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Analítika, Revista de análisis estadístico, (2016), Vol. 11
Propuesta de modelación basada en un enfoque de redes probabilísticas: una aplicación a la consistencia
macroeconómica
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marcan una relaci´on entre el Cr´edito en
t
−
2, el Ingreso real en
t
−
2 y, el Desempleo y el
Subempleo en
t
−
1 Por otro lado, el segundo sub´arbol muestra la estrecha relaci´on que existe
entre estas mismas variables observables, conectadas por dos variables latentes (5 y 7), pero
con distinto rezago; las relaci´on es entre el Cr´edito en
t
, el Ingreso Real en
t
y, el Desempleo
y el Subempleo en
t
−
2. Finalmente, el tercer sub´arbol una vez m´as muestra las fuertes
relaciones de interdepencia que existen entre las variables que conforman este subsistema,
siempre enlazadas mediante efectos no observables (variables latentes 2 y 8); en este caso las
variables vinculadas son el Cr´edito en
t
−
1, el Ingreso Real en
t
−
1 y, el Desempleo y el
Subempleo en
t
.
Estas tres regiones marcadas en el LTM muestran claramente la endogeneidad de las va-
riables en cuesti´on y, a la vez, ponen en evidencia el error que se cometer´ıa al modelarlas con
un enfoque causa-efecto pues, como se dijo en la introducci´on, en los sistemas econ´omicos
las relaciones muchas veces son circulares y no de causa-efecto. Adem´as de la circularidad
existente en el subsistema formado por estas tres variables, es interesante destacar que in-
cluso la periodicidad es distinta; el primer y tercer sub´arbol muestran que los efectos que el
Cr´edito y el Ingreso Real (adem´as estos dos muestran siempre patrones de comportamiento
simult´aneo) manifiestan en el Desempleo y el Subempleo tienen rezago de un mes, mientras
que los efectos contrarios, es decir, de los niveles de Desempleo y Subempleo sobre el Cr´edito
y el Ingreso Real, se dan con un rezago de dos meses.
Por otro lado, como se mencion´o al inicio de este caso, la variable de cr´edito total al
sector privado se seleccion´o como una “proxy” del nivel de actividad econ´omica. La bondad
de utilizar dicha variable se ha visto confirmada en el hecho de que siempre est´a vinculada
a las variables de empleo e ingreso real mediante efectos no observables (variables latentes).
Precisamente, todo apunta a que este efecto no observable es el nivel de actividad econ´omica,
para el cual no existe una medici´on “real” con periodicidad mensual, por lo que no se
puede incluir expl´ıcitamente en el modelo. Este hecho demuestra las ventajas de utilizar
la aproximaci´on de modelos probabil´ısticos gr´aficos para la modelaci´on macroecon´omica en
ausencia de informaci´on con la periodicidad que se desear´ıa. Finalmente, el Log-likelihood
de este modelo es -36020.248054 y el BIC es -36234.388467.
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