Econometría en la UFM

 

En la Escuela de Negocios de la Universidad Francisco Marroquín, y desde 2013, un grupo de profesores y  estudiantes de esta casa de estudios conforman el Guatemalan Econometric Study Group. Desde entonces han estado publicando literatura sobre score-driven time series models. Esta clase de modelos econométricos se introdujo en 2008 y puede ser considerada como uno de los avances más importantes de la econometría en los últimos 10-15 años. Todas las publicaciones sobre estos modelos se presentan en Generalized Autoregressive Score Models, sitio Web que se mantiene por los profesores de la Vrije Universiteit Amsterdam, de los Países Bajos, que han introducido estos modelos para dar publicidad para esta investigación.

Hasta el día de hoy se han publicado 268 trabajos en esta literatura en el mundo. Nuestro grupo de investigación de la UFM tiene 38 publicaciones de estas, que son un 14,2% de todos los trabajos, y reflejan la actividad investigadora en econometría de la UFM. Los profesores que han publicado entre estos 38 trabajos de la UFM son: Astrid Ayala, Adrian Licht, Helmuth Chavez, Carlos Mendez, Szabolcs Blazsek y varios estudiantes de licenciatura y maestría, de la UFM en Guatemala y Panamá.

El profesor Szabolcs Blazsec explicó:

¿Cómo se eligen los temas? ¿Por qué?

  • Los temas se pueden clasificar como (a) contribuciones teóricas a la literatura sobre modelos de score condicional y como (b) aplicaciones empíricas. Los temas de las contribuciones teóricas son problemas no resueltos de la inferencia estadística de los modelos de score. Los temas de las aplicaciones empíricas son, por un lado, aplicaciones financieras que mejoran el rendimiento de las inversiones financieras y, por otro lado, son aplicaciones macroeconómicas que proporcionan nuevas herramientas para los responsables de la formulación de políticas. El objetivo de las aplicaciones empíricas es mostrar que, al usar los modelos de score condicional, los inversores financieros y los hacedores de políticas pueden tomar mejores decisiones que al usar los modelos clásicos de series de tiempo de la literatura.

¿A quién van dirigidos esos trabajos? ¿Quién hace uso de ellos?

  • Las contribuciones teóricas están dirigidas a otros investigadores académicos, y las aplicaciones empíricas están dirigidas a inversores financieros y analistas macroeconómicos.

Para alguien que no es experto, ¿cuáles tres trabajos de los que ha hecho el equipo de la UFM recomiendas? ¿Por qué?

  • En el primer trabajo estimamos la estacionalidad anual del tipo de cambio de la moneda GTQ/USD, lo que puede ser de utilidad para las empresas guatemaltecas que están expuestas a los movimientos del quetzal. La cita de este trabajo es: Ayala, A., and Blazsek, S. (2019) Score-driven currency exchange rate seasonality as applied to the Guatemalan Quetzal/US Dollar. Journal of the Spanish Economic Association SERIEs 10 (1): 65–92,
  • En el segundo trabajo se sugieren nuevos modelos econométricos multivariantes no lineales de score condicional para variables macroeconómicas, que identifican los efectos de interacción dinámica entre variables macroeconómicas mejor que los modelos multivariantes clásicos de la literatura. Por lo tanto, los nuevos modelos pueden ser útiles para los analistas macroeconómicos y los encargados de formular políticas. La cita de este trabajo es: Blazsek, S., Escribano, A., and Licht, A. (2022) Co-integration with score-driven models: an application to US real GDP growth, US inflation rate, and effective federal funds rate. Macroeconomic Dynamics.
  • El tercer trabajo acaba de ser aceptado para publicación, y en él presentamos un nuevo método para suavizar señales para modelos complejos de score condicional. Presentamos una aplicación para suavizar la tasa de inflación de EE. UU., que proporciona una estimación de la inflación subyacente que puede ser útil para los responsables políticos de EE. UU. La cita de este trabajo es: Blazsek, S., Ayala, A., and Licht, A. (2022) Signal smoothing for score-driven models: a linear approach. Communications in Statistics – Simulation and Computation (forthcoming).

En Guatemala, ¿encuentran algún tipo de dificultad particular para elaborarlos?

  • No. La Universidad Francisco Marroquín brinda apoyo para nuestro trabajo de investigación, por ejemplo, en términos de licencias de software, compras de conjuntos de datos, financiamiento del procedimiento de publicación y la posibilidad de asistir a conferencias y cursos de capacitación internacionales.

¿Quién puede unirse al equipo? ¿Cómo?

  • Nuestro grupo de investigación se denomina Guatemalan Econometric Study Group y cualquier persona interesada en realizar desde un punto de vista técnico una investigación académica rigurosa en economía, negocios o finanzas es bienvenida. Desde 2015 hemos estado trabajando en la literatura de modelos de score condicional y hasta ahora hemos publicado 25 trabajos en revistas académicas y capítulos de libros. Cualquier persona interesada en unirse puede enviarme un correo electrónico a: sblazsek@ufm.edu (Szabolcs Blazsek).

 

Contacto:
Szabolcs Blazsek
Profesor de finanzas y econometría
sblazsek@ufm.edu

 

Guatemala, 12 de enero de 2022.

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