Macroeconometría

Concepto

La macroeconometría es el conjunto de modelos y técnicas que se aplican a datos macroeconómicos para realizar predicciones y simulación de políticas económicas.

Introducción

El análisis económico tradicional distingue entre el enfoque macroeconómico, aplicable a la economía global, y el enfoque microeconómico, cuyo objetivo es explicar el comportamiento de los agentes económicos individuales. La macroeconomía intenta explicar la evolución de variables económicas agregadas (inflación, PIB, ...) así como sus interrelaciones entre ellas. El estudio de estas relaciones implica la estimación de relaciones dinámicas y de carácter estocástico entre las variables, lo cual conlleva la aplicación de técnicas econométricas adaptadas a estas peculiaridades. Habitualmente, la mayoría de los datos macroeconómicos vienen en la forma de series temporales y, como consecuencia, la mayor parte de técnicas econométricas utilizadas en macroeconometría se basan en la modelización de series temporales.

Modelos macroeconométricos

Un modelo macroeconométrico es una especificación de relaciones macroeconómicas que tiene en cuenta las relaciones dinámicas entre ellas, así como el carácter aleatorio de algunas de las variables modelizadas. Por ejemplo, un modelo macroeconométrico muy sencillo de economía cerrada sin sector público vendría dado por la siguiente especificación:

C_t = β₁ + β₂ C_t-1 + β₃ Y_t + u_t

I_t = γ₁ + γ₂ I_t-1 + γ₃ (Y_t - Y_t-1) + Y₄ C_t-1 + v_t

Y_t = C_t + I_t

donde las variables C_t, I_t e Y_t representan el consumo, la inversión y la renta respectivamente. Las dos primeras relaciones son estocásticas, ya que incluyen las perturbaciones aleatorias u_t y v_t, y dinámicas ya que se incluyen variables en instantes distintos, lo cual permite que las dependencias entre las variables se prolonguen en el tiempo. Por otro lado, la tercera relación es una identidad ya que se cumple exactamente en todos los instantes de tiempo. Para completar el modelo, hace falta especificar la distribución conjunta de las perturbaciones aleatorias u_t y v_t del modelo; habitualmente se suele suponer que dicha distribución es una normal multivariante con media cero y matriz de varianzas-covarianzas desconocida.

Una vez completada la especificación del modelo, el siguiente paso es obtener series temporales correspondientes a datos de las variables incluidas (consumo, inversión y renta en nuestro caso) y estimar los parámetros correspondientes en las relaciones de comportamiento del consumo e inversión (β_i y γ_i respectivamente) así como las varianzas y covarianzas de las perturbaciones. Para llevar a cabo esta etapa de estimación, se utilizan técnicas econométricas multiecuacionales como las correspondientes a, entre otras, modelos de ecuaciones simultáneas, modelos VAR de series temporales multivariantes, técnicas VAR bayesianas y, últimamente, se ha extendido la especificación y estimación de modelos dinámicos de equilibrio general (modelos DGSE). En los últimos años, gran parte de la especificación y estimación de modelos macroeconométricos se ha realizado utilizando la teoría de procesos estocásticos (de la cual los modelos VAR son un caso particular), lo cual ha permitido prestar más atención a las propiedades dinámicas y estocásticas de las variables sin imponer a priori relaciones entre variables, que luego parecían no cumplirse en la realidad. En esta línea, una de las fases más importantes en la actualidad es la fase de diagnosis y validación que se realiza una vez estimado el modelo. Esta fase permite detectar errores de especificación y volver a replantearse si el modelo inicial era adecuado o no era capaz de captar adecuadamente la dependencia dinámica presente entre las variables.

Usos de los modelos macroeconométricos

Los principales usos de los modelos macroeconométricos se refieren a su utilización para obtener predicciones en el futuro de las principales variables económicas; así como, por otro lado, a la realización de simulaciones de resultados correspondientes a políticas económicas alternativas.

En relación a la predicción hay que señalar que, aunque estos modelos han mostrado su utilidad para predecir la evolución de economías estables en un entorno de medio y largo plazo, en muchas ocasiones las rupturas estructurales en la economía afectan a la calidad de estas predicciones. En algunas ocasiones, las predicciones obtenidas por modelos de una menor complejidad que implican menos variables (por ejemplo, los modelos ARIMA) han mostrado su superioridad debido a su capacidad para adaptarse más rápidamente a los entornos económicos cambiantes.

Con respecto a su función de servir como instrumento para la simulación y evaluación de políticas económicas alternativas, se ha producido un desarrollo importante en estos modelos a partir de la formalización del concepto de exogeneidad. El uso de una teoría formal de la exogeneidad y la fundamentación microeconómica de estos modelos, basada en un comportamiento optimizador de los agentes, ha permitido, en parte, superar la crítica de Lucas respecto a la incapacidad total de los modelos macroeconométricos para captar las relaciones económicas. En esta línea se está extendiendo el uso de los nuevos modelos DGSE, los cuales implican una formulación del modelo partiendo de la teoría del equilibrio general y un mayor grado de fundamentación microeconómica que los utilizados anteriormente.

Para acabar, hay que señalar que existen varios modelos macroeconométricos globales multipaíses en la actualidad, los cuales se utilizan, especialmente, para el uso de simulación de políticas económicas. Entre estos modelos destacan el modelo NIGEM, desarrollado en Europa, así como el modelo FAIR desarrollado en USA. Gran parte de las recomendaciones sugeridas por los principales organismos económicos internacionales (FMI, BCE, Reserva Federal, ...), están basadas en el uso de estos modelos globales.