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Jaime Fernández
Analítika, Revista de análisis estadístico, (2016), Vol. 11
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Figura 12:
Distribuci´on marginal a posteriori del PIB
5.3 Conclusiones
Son varias las conclusiones que se pueden obtener de la presente investigaci´on; en esta secci´on
se intentan resaltar los aspectos m´as importantes de este nuevo enfoque de modelaci´on
econ´omica que, a criterio del autor, abre todo un nuevo campo de investigaci´on y ha arrojado
interesantes resultados en esta primera aproximaci´on.
•
Con esta nueva visi´on de modelamiento de sistemas econ´omicos se rompe la visi´on
cl´asica de modelamiento causa-efecto que llevan impl´ıcitos los modelos de regresiones
y, principalmente, series temporales (ARIMA,VAR, etc.). En la pr´actica, en econom´ıa
se encuentran fen´omenos que no siempre obedecen a una l´ogica causal y, m´as bien,
responden a comportamientos circulares y procesos de retroalimentaci´on permanente
con otros componentes del sistema. Los modelos de equilibrio general, al permitir la es-
timaci´on simult´anea de ecuaciones, no necesariamente reflejan esta l´ogica causa-efecto
pero, en cambio, adolecen de los consabidos problemas de falta de informaci´on suficien-
te que permita estimar la gran cantidad de par´ametros que involucran y, generalmente,
tambi´en la baja capacidad de reproducir adecuadamente la compleja realidad de los
sistemas econ´omicos.
•
Esta investigaci´on ha puesto de manifiesto una nueva forma de abordar el siempre
presente problema de la endogeneidad en los datos econ´omicos, principalmente, pero
tambi´en de sistemas vinculados a muchas otras ´areas de conocimiento. La herramienta
propuesta no solamente permite “comprobar” de alg´un modo esta endogeneidad a la
luz de los propios datos, sino que tambi´en permite observar este fen´omeno dentro de
todo el sistema. Adem´as, otra potencialidad de la herramienta en este sentido consiste
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