000			01905nab a2200229 a 4500
001			154324
003			248540
005			20201118123336.0
008			||||||n9999 ||| || ||
041			_aspa
100			_aGuarín , Alexander
245		0	_aUn modelo de alerta temprana para la predicción de booms de crédito usando los agregados macroeconómicos
260			_aBogotá :
300			_app. 77-86
520			_a 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			_aBAYESIANO
650			_aCREDITO BANCARIO
650			_aMERCADOS EMERGENTES--COLOMBIA
773			_0141618 _aEnsayos sobre política económica - Vol.32 No.73
942			_cSART
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