Predicciones de las tasas de crecimiento relativas de los productos interiores brutos reales de un conjunto de países de la Comunidad Europea. Aplicación de los modelos lineales bayesianos.

Abstract

Los datos, tomados de la “University of Groningen and the conference Board, GGDC Total Economy Database, 2000, http://www.eco.rug.nl/ggdc”, comprenden 13 países de la Comunidad Europea y el período de 1950 a 2002. Los datos son los productos interiores brutos en volumen, tanto espacial como temporal, con 1999 como el año base, y per-cápita; estos datos provienen del trabajo de la OCDE sobre “Purchansing Power Parities and Real Expenditures 1999 Benchmark year”. Hemos incluido también el PIB real y per-cápita conjunto para los 13 países estudiados, que hemos podido calcular a partir de agregar todos los PIBs y dividir por la población total, siempre para cada año. A partir de los datos de PIB, en volumen y per-cápita, hemos calculado las tasas de variación interanuales para el período 1951 a 2002. Estas tasa de crecimiento relativas las hemos expresado en porcentajes. Para los PIB per-cápita del conjunto de países considerados, también hemos calculado sus tasas de crecimiento relativas. Con las tasas de crecimiento hemos ensayado varios modelos que van desde el más simple a otros más complicados. La evaluación de cada uno de los modelos considerados ha consistido en dividir el intervalo de los años en dos partes, una se ha utilizado para ajustar el modelo y la otra para comprobar la bondad de las predicciones. Tales predicciones son de un “salto”, es decir, con un horizonte de un año. Los modelos simples se han tomado como origen para comparar las bondades de los modelos más complicados. En la construcción de los modelos hemos ensayado la idea de que, por ejemplo, si queremos hacer predicciones sobre las tasas de crecimiento de Austria, es útil, además de usar las predicciones calculadas de las tasas de crecimiento de Austria, también usar la media de las predicciones del conjunto de países considerados. La justificación de combinar la predicción de un país con la media de las predicciones de todos los países se ha sustentado en la estimación bayesiana usando una función de pérdida específica.