Heterogeneidad y Predicción de Estados en Economías Regionales: Un Análisis Dual con TVP-MF-DFM y Modelos de Markov Switching

Este trabajo desarrolla un enfoque dual para analizar la heterogeneidad y dinámica no lineal de los ciclos económicos regionales en Perú. Primero, se construye un Índice del Ciclo Económico Regional (ICER) mensual para cada región mediante un modelo TVP-MF-DFM (Time Varying Parameters Mixed requency...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Alva Da Silva, Fritz Gian Pier
Formato: Tesis de maestría
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Torcuato Di Tella 2025
Materias:
Ciclos económicos
Business cycles
Modelos econométricos
Econometrics models
Políticas económicas
Economic Policies
Acceso en línea:https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13554
Aporte de:
Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella de Universidad Torcuato Di Tella
id I57-R163-20.500.13098-13554
record_format dspace
spelling I57-R163-20.500.13098-135542025-08-22T05:03:25Z Heterogeneidad y Predicción de Estados en Economías Regionales: Un Análisis Dual con TVP-MF-DFM y Modelos de Markov Switching Alva Da Silva, Fritz Gian Pier Ciclos económicos Business cycles Modelos econométricos Econometrics models Políticas económicas Economic Policies Este trabajo desarrolla un enfoque dual para analizar la heterogeneidad y dinámica no lineal de los ciclos económicos regionales en Perú. Primero, se construye un Índice del Ciclo Económico Regional (ICER) mensual para cada región mediante un modelo TVP-MF-DFM (Time Varying Parameters Mixed requency Dynamic Factor Model), que integra datos en frecuencia mixta y supera la limitada disponibilidad de información macroeconómica subnacional. Posteriormente, se implementan modelos de Markov Switching sobre estos índices para calcular las probabilidades de que cada economía regional se encuentre en estado de recesión, estancamiento o prosperidad. Los resultados revelan patrones diferenciados entre zonas geográficas, con la región Sur mostrando la menor coincidencia entre sus ciclos (29,6%) debido a su especialización minera, mientras que la zona Norte presenta la mayor sincronización (79,5%) por la similitud en sus estructuras productivas. El enfoque TVP logra un notable grado de sincronización del ICER con las dinámicas macroeconómicas (92,8% en promedio), mientras que los modelos de cambio de régimen detectan efectivamente periodos de crisis y recuperación, evidenciando que durante eventos como la pandemia de COVID-19, la mayoría de las regiones experimentaron una recuperación en forma de "V". Universidad Torcuato Di Tella 2025-08-21T19:03:11Z 2025 info:eu-repo/semantics/masterThesis https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13554 spa Perú info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es 28 p. application/pdf application/pdf
institution Universidad Torcuato Di Tella
institution_str I-57
repository_str R-163
collection Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella
language Español
orig_language_str_mv spa
topic Ciclos económicos
Business cycles
Modelos econométricos
Econometrics models
Políticas económicas
Economic Policies
spellingShingle Ciclos económicos
Business cycles
Modelos econométricos
Econometrics models
Políticas económicas
Economic Policies
Alva Da Silva, Fritz Gian Pier
Heterogeneidad y Predicción de Estados en Economías Regionales: Un Análisis Dual con TVP-MF-DFM y Modelos de Markov Switching
topic_facet Ciclos económicos
Business cycles
Modelos econométricos
Econometrics models
Políticas económicas
Economic Policies
description Este trabajo desarrolla un enfoque dual para analizar la heterogeneidad y dinámica no lineal de los ciclos económicos regionales en Perú. Primero, se construye un Índice del Ciclo Económico Regional (ICER) mensual para cada región mediante un modelo TVP-MF-DFM (Time Varying Parameters Mixed requency Dynamic Factor Model), que integra datos en frecuencia mixta y supera la limitada disponibilidad de información macroeconómica subnacional. Posteriormente, se implementan modelos de Markov Switching sobre estos índices para calcular las probabilidades de que cada economía regional se encuentre en estado de recesión, estancamiento o prosperidad. Los resultados revelan patrones diferenciados entre zonas geográficas, con la región Sur mostrando la menor coincidencia entre sus ciclos (29,6%) debido a su especialización minera, mientras que la zona Norte presenta la mayor sincronización (79,5%) por la similitud en sus estructuras productivas. El enfoque TVP logra un notable grado de sincronización del ICER con las dinámicas macroeconómicas (92,8% en promedio), mientras que los modelos de cambio de régimen detectan efectivamente periodos de crisis y recuperación, evidenciando que durante eventos como la pandemia de COVID-19, la mayoría de las regiones experimentaron una recuperación en forma de "V".
format Tesis de maestría
author Alva Da Silva, Fritz Gian Pier
author_facet Alva Da Silva, Fritz Gian Pier
author_sort Alva Da Silva, Fritz Gian Pier
title Heterogeneidad y Predicción de Estados en Economías Regionales: Un Análisis Dual con TVP-MF-DFM y Modelos de Markov Switching
title_short Heterogeneidad y Predicción de Estados en Economías Regionales: Un Análisis Dual con TVP-MF-DFM y Modelos de Markov Switching
title_full Heterogeneidad y Predicción de Estados en Economías Regionales: Un Análisis Dual con TVP-MF-DFM y Modelos de Markov Switching
title_fullStr Heterogeneidad y Predicción de Estados en Economías Regionales: Un Análisis Dual con TVP-MF-DFM y Modelos de Markov Switching
title_full_unstemmed Heterogeneidad y Predicción de Estados en Economías Regionales: Un Análisis Dual con TVP-MF-DFM y Modelos de Markov Switching
title_sort heterogeneidad y predicción de estados en economías regionales: un análisis dual con tvp-mf-dfm y modelos de markov switching
publisher Universidad Torcuato Di Tella
publishDate 2025
url https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13554
work_keys_str_mv AT alvadasilvafritzgianpier heterogeneidadypredicciondeestadoseneconomiasregionalesunanalisisdualcontvpmfdfmymodelosdemarkovswitching
_version_ 1842217754632912896

Ejemplares similares