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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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en la capacidad de determinar gran parte de los problemas de endogeneidad presentes
en un conjunto de datos para que esto sea considerado en otro tipo de modelaciones.
•
Los resultados obtenidos en segundo caso presentado muestran que la variable “cr´edito
total al sector privado” es un buen indicador, de periodicidad mensual, del nivel de
actividad econ´omica. En un ejercicio previo, cuando el art´ıculo estaba en realizaci´on,
se prob´o con la variable Ideac (´ındice de actividad econ´omica coyuntural) en lugar
del cr´edito total y los resultados fueron menos concluyentes que los obtenidos en el
ejercicio definitivo. Este resultado es relevante pues el Ideac, por su naturaleza, tiene
como objetivo precisamente hacer las veces de un ndicador temprano de la actividad
econ´omica del pa´ıs. Por el contrario, lo que se observa en este ejercicio es que una
variable como el cr´edito, que no requiere de un alto nivel de procesamiento, o responde
a un modelo detr´as, cumple de mejor manera esta funci´on.
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De uno de los casos de an´alisis que se plantearon en esta investigaci´on se puede con-
cluir que, utilizando las variables adecuadas, los modelos probabil´ısticos gr´aficos como
los LTM permiten entender el funcionamiento de un sistema econ´omico en per´ıodos
de tiempo en los que usualmente la contabilidad nacional no lo permite. Tal es el ca-
so de Ecuador, d´onde la informaci´on de las variables de la tabla oferta utilizaci´on se
publican trimestralmente y, con un trimestre de rezago. En este caso, el ejercicio de
construir un LTM con indicadores mensuales y luego intentar explicar los efectos no
observables mediante la extrapolaci´on de la estructura del ´arbol a las series trimestrales
permiti´o esbozar algunas probables explicaciones a dichos efectos no observables, ex-
plicaciones que en ciertos casos pudieron ser entendidas a la luz de la teor´ıa econ´omica.
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En pr´acticamente todos los ensayos de aprendizaje de modelos de ´arbol con variables
latentes, el algoritmo de agrupamiento de Chow-Liu con uni´on de vecinos tuvo un
mejor desempe˜no que el otro algoritmo implementado (agrupamiento recursivo). Si
bien en t´erminos de eficiencia computacional este ´ultimo tiene un mejor desempe˜no, la
diferencia no es significativa y prevalece la capacidad del primer algoritmo de reproducir
relaciones econ´omicas coherentes dentro del sistema modelado. Adem´as, generalmente
las variables latentes que resultaban del aprendizaje con el algoritmo ACLUV ten´ıan
una explicaci´on intuitiva dentro de la teor´ıa econ´omica, cosa que no necesariamente
suced´ıa con el algoritmo AR. Es necesario recalcar que el an´alisis de la implicaci´on
o interpretaci´on econ´omica que dichas variables latentes podr´ıa tener es una tarea de
grandes proporciones, que rebasa el alcance de este estudio. Como se evidencia en los
LTM construidos, existe un sin n´umero de relaciones que pasan por la existencia de
dichos efectos no observables; siendo cada una de ellas en si misma objeto de una
investigaci´on m´as profunda. El objetivo del presente estudio fue abrir una puerta,
hasta ahora poco explorada, de an´alisis de consistencia macroecon´omica utilizando
herramientas estad´ısticas de vanguardia.
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