SVAR504B_APP

Deployment SVAR50-4B

Herramienta de Corrimientos: SVAR50-4B
SimTools: branch-> modelo-con-variables-de-medida.

Modelo: SVAR50-4B Redefinido con observables en niveles. La estructura endogena principal (9 variables/ecuaciones) se mantiene.

Estructura:

• PreProcessing:
  • Carga de datos primitivos (en el nivel y frecuencia de la fuente).
  • Cálculos y transformaciones de frecuencia para gráficas de preprocesamiento y generación de base de datos con variables observables (ver .mod).
• Filtrado:
  • Con base en la base de datos de observables generadas en PreProcessing se utiliza el filtro de Kalman para recuperar el resto de variables y generar la base de datos de condiciones iniciales para la simulación.
• Simulación:
  • Utiliza la base de datos filtrada (kalman) para generar los pronósticos del modelo, los cuales incluyen:
    - Niveles (logaritmos)
    - Sumas móviles de de 4T los Productos interno y externo.
    - Tasas de variación intertrimestral anualizadas.
    - Tasas de variación interanual.
    
• PostProcessing:
  • Genera los cálculos posteriores que no es posible hacer dentro de la estructura del modelo para un subgrupo de variables:
    - Desestacionalización (X12)
    - Calculo de brechas y tendencias (HP, lambda=1600)
    

Posterior a los procesos de tratamiento de datos y simulación se generan las descomposiciones de shocks, gráficas y presentación correspondientes.

Nota: Derivado del cambio en el planteamiento del modelo estado-espacio no fue posible utilizar todas las funciones de SimTools en el proceso de corrimiento

Departamento de Investigaciones Económicas - 2024. MJGM/JGOR