Measuring the Unmeasurable: Unraveling the complexities of real-time output gap estimation
| dc.audience | Policymakers | eng |
| dc.audience | Researchers | eng |
| dc.audience | Teachers | eng |
| dc.audience | Students | eng |
| dc.coverage.sucursal | Bogotá | spa |
| dc.creator | Pulido-Mahecha, Karen L. | |
| dc.creator | Restrepo-Ángel, Sergio | |
| dc.creator | Galeano-Ramírez, Franky | |
| dc.creator.firma | Karen L. Pulido-Mahecha | spa |
| dc.creator.firma | Sergio Restrepo-Ángel | spa |
| dc.creator.firma | Franky Juliano Galeano-Ramírez | spa |
| dc.date.accessioned | 2024-10-09T17:24:15Z | eng |
| dc.date.available | 2024-10-09T17:24:15Z | eng |
| dc.date.created | 2024-10-09 | eng |
| dc.description | Este artículo evalúa siete modelos de brecha de producto para estimaciones en tiempo real, con base en tres criterios: estabilidad de las estimaciones ante nuevas observaciones, revisiones de datos y/o cambios metodológicos; precisión en el pronóstico de inflación y la respuesta del producto potencial ante choques económicos estructurales. Los resultados confirman que ningún modelo lidera en todos los criterios. Los VAR estructurales exhiben los mejores pronósticos de inflación, pero muestran una alta inestabilidad, mientras que los modelos semiestructurales producen respuestas de producto potencial teóricamente más consistentes. Para superar este trade-off, proponemos un nuevo enfoque de agrupación para construir conjuntos de modelos en función de su rendimiento en tiempo real con el fin de obtener mejores estimaciones. Nuestros hallazgos resaltan el valor de este método para mejorar la medición de la brecha del producto en tiempo real e informar mejor las decisiones de política monetaria. | spa |
| dc.description.abstract | This paper evaluates seven output gap models for real-time estimates, based on three criteria: stability of estimations on new observations, data revisions and/or methodological changes; inflation forecasting accuracy; and potential output response to structural economic shocks. Results confirm no single model outperforms across all criteria. Structural VARs exhibit superior inflation forecasts but show high instability, while semi-structural models produce more theoretically consistent potential output responses. To overcome this trade-off, we propose a novel clustering approach to pool models based on their real-time performance, yielding improved estimates. Our findings highlight the value of this method for enhancing real-time output gap measurement and informing monetary policy decisions. | eng |
| dc.description.notes | La brecha del producto es considerada como un insumo importante para el análisis de la política monetaria, en la medida que brinda información sobre el estado actual de la economía. A pesar de su importancia, la medición de la brecha del PIB no es una tarea sencilla, puesto que, el producto potencial es una variable no observable. En este sentido, las estimaciones y aproximaciones obtenidas a partir de diferentes metodologías, propuestas en la literatura e implementadas por los Bancos Centrales, se caracterizan por estar rodeadas de una amplia incertidumbre. Este problema es aún mayor cuando las estimaciones se obtienen a partir de ejercicios realizados en tiempo-real, es decir, en las corridas periódicas de los equipos de pronóstico. Enfoque Este artículo hace una evaluación en tiempo-real del conjunto de modelos, y sus posibles combinaciones, utilizados por el equipo técnico del Banco de la República como insumo para la estimación de corto plazo de la brecha del producto y el PIB potencial. En particular, se consideran tres criterios propuestos en la literatura para determinar cuáles modelos brindan la mejor estimación en tiempo-real: (i) estabilidad de la estimación ante nuevas observaciones, revisiones de datos y/o cambios metodológicos; precisión en el pronóstico de inflación y la respuesta del producto potencial ante choques económicos estructurales. Contribución El presente artículo contribuye a la literatura actual sobre la estimación de la brecha del producto, al proponer un enfoque que utiliza algoritmos de machine learning no supervisados, basados en el desempeño de los modelos en unos criterios evaluados, para proporcionar una nueva herramienta que permita hacer pronósticos de corto plazo de la brecha del producto y el PIB potencial más estables en tiempo-real y consistentes con la teoría económica, dentro de los ejercicios de tiempo-real que realizan los Bancos Centrales para el análisis y recomendación de política monetaria. Una mejor aproximación a la estimación de la brecha del producto y el PIB potencial surge de combinar diferentes metodologías, a partir de métodos de agrupación no supervisados, que se basan en el desempeño de cada modelo dentro los criterios evaluados y que permiten tener estimaciones en tiempo-real más estables y consistentes con la teoría económica. Resultados Los resultados del artículo sugieren que ningún modelo individual sobresale en los criterios evaluados. Los modelos que mejor se desempeñan pronosticando la inflación básica también se caracterizan por tener una mayor inestabilidad en las estimaciones de tiempo-real. Mientras que, existen otras metodologías que tienen un PIB potencial consistente con la teoría económica y pueden brindar resultados más estables en tiempo-real. Se encuentra que una mejor aproximación a la estimación de la brecha del producto y el PIB potencial surge de combinar diferentes metodologías, a partir de métodos de agrupación no supervisados, que se basan en el desempeño de cada modelo dentro los criterios evaluados y que permiten tener estimaciones en tiempo-real más estables y consistentes con la teoría económica. | spa |
| dc.format.extent | 48 páginas | spa |
| dc.format.mimetype | spa | |
| dc.identifier.handle | https://hdl.handle.net/20.500.12134/10967 | spa |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/10967 | spa |
| dc.language.iso | eng | eng |
| dc.publisher | Banco de la República | spa |
| dc.relation.doi | https://doi.org/10.32468/be.1284 | spa |
| dc.relation.handle | https://hdl.handle.net/20.500.12134/10967 | spa |
| dc.relation.info | https://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1284 | spa |
| dc.relation.inves | https://investiga.banrep.gov.co/es/borradores/be-1284 | spa |
| dc.relation.ispartof | Documentos de Trabajo | spa |
| dc.relation.ispartofseries | Borradores de Economía | spa |
| dc.relation.isversionof | Borradores de Economía; No.1284 | spa |
| dc.relation.number | Borrador 1284 | spa |
| dc.relation.portal | https://www.banrep.gov.co/es/publicaciones-investigaciones/borradores-economia/midiendo-inmensurable-desentranando-complejidades-estimacion | spa |
| dc.relation.repec | https://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1284.html | spa |
| dc.relation.shortdoi | https://doi.org/nmm4 | spa |
| dc.rights.Habeas | Datos personales: El(los) autor(es) ha(n) incluido sus datos personales (nombres, correo electrónico, filiación académica, perfil académico, entre otros) en el Portal de Investigaciones o la obra remitida para publicación, y por consiguiente, manifiesta(n) que mediante el diligenciamiento y registro de sus datos personales autoriza(n) al Banco de la República el tratamiento (recolección, almacenamiento, uso, circulación o supresión) de todos los datos suministrados con la finalidad de adelantar la publicación de la obra en el Portal de Investigaciones, dar a conocer su perfil académico y medios de contacto para fines académicos y divulgativos, así como para la construcción de indicadores y estadísticas para el seguimiento y control de las actividades de divulgación del Portal de Investigaciones. Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”. | spa |
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| dc.rights.accessRights | Open Access | eng |
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| dc.rights.spa | Acceso abierto | spa |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | eng |
| dc.source.handleRepec | RePEc:bdr:borrec:1284 | spa |
| dc.subject | Brecha del producto | spa |
| dc.subject | Estimación en tiempo real | spa |
| dc.subject | Ciclos reales | spa |
| dc.subject.brtema | 5. Precios, inflación y política monetaria | spa |
| dc.subject.jel | E2 - Consumption, Saving, Production, Investment, Labor Markets, and Informal Economy | eng |
| dc.subject.jel | E3 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles | eng |
| dc.subject.jel | E6 - Macroeconomic Policy, Macroeconomic Aspects of Public Finance, and General Outlook | eng |
| dc.subject.jelspa | E2 - Consumo, ahorro, producción, inversión e economía informal | spa |
| dc.subject.jelspa | E3 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos | spa |
| dc.subject.jelspa | E6 - Política macroeconómica, aspectos macroeconómicos de las finanzas públicas y perspectivas generales | spa |
| dc.subject.keyword | Output gaps | eng |
| dc.subject.keyword | Real-time estimation | eng |
| dc.subject.keyword | Business cycles | eng |
| dc.subject.lemb | Economia informal -- Producción -- Consumo | spa |
| dc.subject.lemb | Economía -- Ciclos económicos -- Colombia | spa |
| dc.title | Measuring the Unmeasurable: Unraveling the complexities of real-time output gap estimation | eng |
| dc.title.alternative | Midiendo lo inmensurable: desentrañando las complejidades de la estimación de la brecha del producto en tiempo real | spa |
| dc.type | Working Paper | eng |
| dc.type.hasversion | Published Version | eng |
| dc.type.spa | Documentos de trabajo | spa |
| local.caie.checklist1 | 1. Esta versión del documento ha sido presentada en algún seminario interno del Banco?: si | spa |
| local.caie.checklist2 | Frente a los temas sensibles actualmente en país, considera que su documento es: NO SENSIBLE | spa |
| local.caie.checklist6 | 1. ¿Este trabajo trata temas relacionados con el cambio climático?: no | spa |
| local.caie.validador | Departamento de Programacion e Inflación - Carlos Alfonso Huertas - chuertca@banrep.gov.co | spa |
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- Borrador de Economía; No.1284
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