MODELOS DE TENDENCIA.

MODELOS DE TENDENCIA

La mayoría de las variables económicas y financieras presentan tendencia. Esta se define como el movimiento sostenido de una serie y se explica por diferentes factores, siendo los más comunes:

• Aumento de la población.
• Mejoras tecnológicas.
• Inflación.

La tendencia se puede clasificar en los siguientes casos:

1. Tendencia deterministica.

En este caso su evolución es suave a lo largo del tiempo y esta característica se puede emplear para modelarla, por ejemplo  la población  en México:

[pic 1]

Con este tipo de comportamiento en una variable su información se puede emplear para predecir su comportamiento futuro.

1. Tendencias segmentadas.

En este caso las tendencias muestran un cambio en su comportamiento suave que corresponde generalmente a un cambio estructural en el sistema económico que afecto la variable, ejemplos de cambios estructurales son la firma de un  tratado de libre comercio o bien un cambio de alguna política pública. Por ejemplo el cambio de política económica en la década de los 80 en México para combatir la inflación.  

[pic 2]

Esta tendencia también se puede modelar pero con variables que identifiquen su comportamiento de ruptura.

1. Tendencias estocásticas.

En este caso la tendencia en la variable no tiene un comportamiento ni suave ni segmentado, corresponde su comportamiento a una diversidad de factores, en muchos casos no identificables. Generalmente las variables financieras como la bolsa de valores tienen este comportamiento.

[pic 3]

Proyecciones con modelos de tendencia.

Es importante aclarar que para poder proyectar el valor de una variable dependiente es necesario conocer el valor futuro de la variable independiente, esta es la facilidad de los modelos que incluyen la tendencia como variable explicativa.

Si se pretende proyectar el valor de una variable en el tiempo, se pueden emplear modelos econométricos solo en el caso de que la variable presente tendencia determinística o bien con tendencia segmentada.

La forma funcional seria:    Y= F (Tendencia)

 En este caso la variable tendencia no es directamente observable por lo que se construye una variable a proxi, es decir una variable que se comporte de manera similar a la no observable.

En este caso la variable a proxi la llamaremos tiempo y  toma valores progresivos desde el 0 en base al periodo de tiempo con el que se cuenta, por ejemplo en una serie trimestral del 2000.Q2 al 2010.Q1 se plantearía:

       Nota: Se considera solo un segmento de la muestra para el ejemplo

En este caso el valor futuro de la variable tiempo en el 2010Q2=40.

Metodología para ajustar el modelo:

1. Se identifica gráficamente si la variable a proyectar presenta tendencia.

1. Se genera la variable “tiempo” 

1. Se plantea un modelo de tendencia en forma de un polinomio de segundo grado:

[pic 4]

1. El modelo se estima por MCO  y se evalúa la significancia estadística de los coeficientes de  los dos componentes del tiempo, si alguno no es significativo se elimina el termino cuadrático, en caso contrario se continua evaluando el estadísticamente el modelo. Estos modelos no se evalúan económicamente.

1. El modelo estadísticamente correcto se emplea para proyectar.

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