Un modelo de alerta temprana para la predicción de booms de crédito usando los agregados macroeconómicos (Registro nro. 154324)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 01905nab a2200229 a 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 154324 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 248540 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20201118123336.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | ||||||n9999 ||| || || |
| 041 ## - CÓDIGO DE LENGUA | |
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente | spa |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Guarín , Alexander |
| 245 #0 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | Un modelo de alerta temprana para la predicción de booms de crédito usando los agregados macroeconómicos |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. | |
| Lugar de publicación, distribución, etc. | Bogotá : |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | pp. 77-86 |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. | |
| Sumario, etc. | En este documento se propone una novedosa metodología para determinar la existencia de booms de crédito, el cual es un tema bastante complejo y de crucial importancia para las autoridades económicas. En particular, se explota la idea de Mendoza y Terrones (2008) que señala que los agregados macroeconómicos contienen información valiosa para predecir los episodios de boom. El ejercicio econométrico realiza la estimación y predicción de la probabilidad de estar en un boom de crédito. El trabajo empírico se lleva a cabo a partir de datos trimestrales de seis países latinoamericanos entre 1996 y 2011. Para capturar simultáneamente la incertidumbre en la elección del modelo y el valor de los parámetros, se emplea la técnica Bayesian Model Averaging. Como se hace uso de datos panel, los resultados econométricos podrían ser empleados para predecir booms de países que no se consideran en la estimación. En conjunto, los resultados muestran que las variables macroeconómicas contienen información importante para identificar y predecir los booms de crédito. De hecho, con nuestro método la probabilidad de detectar un boom de crédito es 80% mientras la probabilidad de no tener falsas alarmas es mayor al 92%. |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | BAYESIANO |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | CREDITO BANCARIO |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | MERCADOS EMERGENTES--COLOMBIA |
| 773 ## - ENLACE AL DOCUMENTO FUENTE/ENTRADA DE REGISTRO ANFITRIÓN | |
| Número bibliográfico anfitrión | 141618 |
| Encabezamiento principal | Ensayos sobre política económica - Vol.32 No.73 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
| Tipo de ítem Koha | Artículo de Revista |
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