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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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dar estimaciones puntuales de indicadores que responden a un complejo sistema socio-
econ´omico, como el PIB por ejemplo, es bastante aventurado, por decirlo de alg´un
modo. Para la generaci´on y evaluaci´on de pol´ıtica p´ublica es mucho m´as provechoso
contar con escenarios probabil´ısticos en los que se puedan determinar regiones de mayor
o menor probabilidad de ocurrencia y no solamente estimaciones puntuales que ni
siquiera se conoce en que parte de la distribuci´on est´an. La herramienta construida en
este trabajo constituye un importante paso en busca de dar el paso entre las previsiones
puntuales que se realizan en torno a unos cuantos escenarios de los grandes agregaos
macroecon´omicos, pues al conocer la distribuci´on conjunta de un sistema vinculado a
un modelo gr´afico, se puede obtener informaci´on m´as rica de regiones de mayor o menor
probabilidad de ocurrencia dados unos ciertos supuestos o conjuntos de evidencias.
•
Es claro que, por un lado, es beneficioso para el aprendizaje del modelo contar con series
de datos lo suficientemente largas como para que se puedan recoger la mayor cantidad
de relaciones entre las distintas variables del sistema, sin embargo, esto tambi´en puede
ser una desventaja cuando una econom´ıa ha sido sujeta de profundos cambios estruc-
turales, mismos que rompen las relaciones hist´oricas observadas entre las variables del
sistema. Una forma de abordar este problema puede ser la experimentaci´on sobre dis-
tintas ventanas de tiempo para el entrenamiento del modelo, de manera que exista
suficiente informaci´on para estimar los par´ametros pero que, asimismo, una serie muy
larga no permita que se recojan cambios estructurales en el aparato econ´omico de un
pa´ıs.
•
De la presente investigaci´on se desprenden algunos trabajos futuros que bien podr´ıan
aportar a un mayor y mejor entendimiento del funcionamiento del sistema econ´omico
de Ecuador y, en general, de cualquier pa´ıs. Un primer trabajo que ser´ıa importante
conseguirlo es una descripci´on exhaustiva de todas las relaciones que se han encon-
trado en el aprendizaje de los distintos LTM construidos sobre los conjuntos de datos
disponibles. Este espacio de trabajo ha resultado corto para la gran cantidad de in-
formaci´on, hip´otesis, conclusiones que se han desprendido del enfoque de consistencia
propuesto. Por esto, resultar´ıa sumamente importante explotar todos los an´alisis que
quedan pendientes y, por supuesto, emprender nuevos an´alisis tambi´en con conjuntos
de datos m´as amplios o refinados, o con nuevas preguntas de inferencia que se busquen
responder.
•
En cuanto a la metodolog´ıa, algunas pautas que pueden guiar investigaciones futuras
en este campo del conocimiento se describen a continuaci´on:
Generalizar el algoritmo de inferencia para distribuciones continuas no gaussianas uti-
lizando estimadores de densidad kernel con incrustaciones en espacios de Hilbert o con
alguna otra metodolog´ıa que permita conseguir este objetivo.
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