Serie: Documentos de Trabajo. 2239.
Autor: Luis J. Álvarez y Florens Odendahl.
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Resumen
Este trabajo propone un método para ajustar los datos atípicos en modelos vectoriales autorregresivos estimados con técnicas bayesianas (BVAR) que supone reescalar por magnitudes diferentes la varianza de los errores de la forma reducida. Se utiliza este método para documentar varios hechos sobre el efecto de los valores atípicos en la estimación y la previsión fuera de muestra utilizando datos macroeconómicos de la zona del euro. En primer lugar, la pandemia de COVID-19 provocó grandes oscilaciones en los datos macroeconómicos que distorsionan los resultados de estimación de los modelos BVAR. En segundo lugar, estas oscilaciones pueden abordarse reescalando la varianza de las perturbaciones. En tercer lugar, si se tienen en cuenta los valores atípicos antes de 2020, se obtienen ligeras mejoras en las previsiones puntuales de los BVAR para algunas variables y horizontes. Sin embargo, el rendimiento de las previsiones de las densidades se deteriora considerablemente. Por lo tanto, recomendamos tener en cuenta los valores atípicos solo en las fechas preestablecidas en torno al inicio de la pandemia de COVID-19.