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Jaime Fernández
Analítika, Revista de análisis estadístico, (2016), Vol. 11
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estimados del modelo por m´axima verosimilitud y
T
es el ´arbol que define la estructura de
interdependencias de las variables en cuesti´on.
Sobre este punto no se har´a mucho ´enfasis en la presente investigaci´on pues es demasiado
amplio el universo de temas que se podr´ıan abordar, sin embargo, se har´a un ejercicio de
inferencia relacionado al Producto Interno Bruto (siempre en el ´ambito de la consistencia
macroecon´omica) utilizando una implementaci´on del algoritmo de pase de mensajes belief
propagation (BP), explicado ya en una secci´on anterior.
El objetivo del trabajo en este punto ser´ıa, m´as bien, sentar el inter´es para futuras inves-
tigaciones que puedan mejorar lo realizado y explotar la potencialidad de esta herramienta
para modelar sistemas econ´omicos, no solamente en el ´ambito de la consistencia sino pen-
sando en previsiones o evaluaciones de medidas de pol´ıtica p´ublica.
5 Resultados y conclusiones
En esta secci´on se presentan los principales resultados y conclusiones de la implementaci´on de
la metodolog´ıa propuesta. En la primera parte se describe la informaci´on base utilizada para
el modelamiento. Luego, se muestran los LTM que se han armado en funci´on de los distintos
algoritmos utilizados, con los respectivos criterios estad´ısticos que se aplicaron para hallarlos.
En esta parte se presentan dos aplicaciones adicionales de la herramienta: en la primera se
utilizan series mensuales rezagadas para armar los LTM, esto con el objeto de entender
de mejor manera como se van construyendo las relaciones mensuales entre las distintas
variables en una ventana de tiempo trimestral y abordar el siempre presente problema de
la endogeneidad de las variables econ´omicas; la segunda aplicaci´on propone un ejercicio de
construcci´on de un LTM con diversos agregados macroecon´omicos anuales de una serie de
datos larga. Finalmente, se presenta un ejercicio real de inferencia sobre el PIB, condicionado
a un conjunto de supuestos macroecon´omicos, para evaluar la consistencia de la previsi´on de
crecimiento planteada en base a dichos supuestos con aquella que el modelo prev´e.
La implementaci´on de la metodolog´ıa se ha realizado en la herramienta de software pa-
ra modelamiento matem´atico Matlab, versi´on 7.6.0 (R2008a). Esto debido a la facilidad
que brinda para la programaci´on de modelos probabil´ısticos gr´aficos y la cantidad de he-
rramientas prestablecidas con las que cuenta el programa, mismas que facilitan la tarea de
implementaci´on. Adem´as, el Matlab en general permite escribir c´odigos mucho m´as cortos
que otras herramientas comparables ya que no necesita hacer alocaciones de memoria o
definiciones previas de tipos de datos, entre otras cosas.
Los algoritmos este trabajo utilizan algunas piezas de c´odigo y funciones desarrolladas
en el proyecto “Bayes Net Toolbox for Matla” de Kevin Murphy
4
.Tambi´en se han utilizado
algunas piezas de c´odigo y funciones del proyecto “Kernel Belief Propagation: Tutorial Code”,
4
C´odigo libre bajo licencia GNU GPL v2, disponible en el sitio https://code.google.com/p/bnt/ al 31 de
julio de 2014
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