Economic activity and the terms of trade. Argentina, a case study

We address the influence of terms of trade (TOT) on GDP in Argentina using an 1810-2014 annual database. Eighteen multivariate VAR econometric models are estimated under diverse hypotheses for the relationship among economic activity, TOT, and a few control variables. We find for this particular case weak empirical evidence of a positive relationship between TOT and GDP levels; some evidence of a negative TOT volatility-GDP level relationship; and some evidence on the existence of a positive link between TOT growth volatility and GDP growth volatility. In general the relationships have the expected signs but are not statistically significant.Contrastamos la hipótesis de que los términos de intercambio (TI) afectan la economía argentina estimando dieciocho modelos VAR con diversas hipótesis sobre la relación entre el PIB, los TI y variables de control con datos anuales para 1810-2014. Hay evidencia débil de relación positiva entre los TI y el PIB en niveles; de relación negativa entre volatilidad de TI y PIB; y cierta evidencia de una relación positiva entre las volatilidades del crecimiento de TI y del PIB. En general, las relaciones poseen los signos esperados pero baja significación estadística.http://www.aaep.org.ar/anales/works/works2015/Buzzi_AAEP2015.pdfFil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Catalano, María Victoria. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Arrufat, José Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Díaz Cafferata, Alberto M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Economía, Econometrí

Terms of trade cycles in extreme land abundant countries, 1870-2009. Spectral analysis

Spectral analysis is applied to the empirical identification of terms of trade cycles, in the secular evolution, 1870-2009, of a group of extreme-land-abundant countries: Argentina, Australia, Canada, New Zealand, and Uruguay. Estimates of the power density spectrum functions produce statistically significant spectral peaks associated with long-run cycle periods between 24 and 56 years, with a mode of about 28 years for all five countries, and the variance decomposition shows that these long-run cycles account for a very substantial fraction, between 68% and 83%, of the TOT total variance. These results are very robust to changes in the choice of truncation lag, as well as to the type of spectral window (Parzen and Bartlett) used in the estimations.Mediante aplicación del análisis espectral se descompone el ciclo empírico de los términos de intercambio en ciclos teóricos periódicos, para un grupo de países que denominamos “de extrema abundancia de tierra”. Para Argentina, Australia, Nueva Zelanda y Uruguay en el período 1870-2009 las funciones de densidad espectral identifican picos correspondientes a ciclos de largo plazo de sus términos de intercambio de entre 24 y 56 años, con una media de 28 años. La descomposición de la varianza indica que tales movimientos cíclicos de largo plazo explican una fracción sustancial de entre el 68% y el 83% de la varianza total. Los resultados estadísticos son robustos a la elección de los parámetros y del tipo de ventana espectral, Parzen o Bartlett, aplicada en las estimaciones. Implicancias de política apuntan a las restricciones que impone la abundancia de recursos idiosincrásica, al grado de diversificación de exportaciones, y la advertencia que al menos parte de los shocks de términos de intercambio debe ser ajustado

Terms of trade cycles in extreme land abundant countries, 1870-2009. Spectral analysis

Spectral analysis is applied to the empirical identification of terms of trade cycles, in the secular evolution, 1870-2009, of a group of extreme-land-abundant countries: Argentina, Australia, Canada, New Zealand, and Uruguay. Estimates of the power density spectrum functions produce statistically significant spectral peaks associated with long-run cycle periods between 24 and 56 years, with a mode of about 28 years for all five countries, and the variance decomposition shows that these long-run cycles account for a very substantial fraction, between 68% and 83%, of the TOT total variance. These results are very robust to changes in the choice of truncation lag, as well as to the type of spectral window (Parzen and Bartlett) used in the estimations.Mediante aplicación del análisis espectral se descompone el ciclo empírico de los términos de intercambio en ciclos teóricos periódicos, para un grupo de países que denominamos “de extrema abundancia de tierra”. Para Argentina, Australia, Nueva Zelanda y Uruguay en el período 1870-2009 las funciones de densidad espectral identifican picos correspondientes a ciclos de largo plazo de sus términos de intercambio de entre 24 y 56 años, con una media de 28 años. La descomposición de la varianza indica que tales movimientos cíclicos de largo plazo explican una fracción sustancial de entre el 68% y el 83% de la varianza total. Los resultados estadísticos son robustos a la elección de los parámetros y del tipo de ventana espectral, Parzen o Bartlett, aplicada en las estimaciones. Implicancias de política apuntan a las restricciones que impone la abundancia de recursos idiosincrásica, al grado de diversificación de exportaciones, y la advertencia que al menos parte de los shocks de términos de intercambio debe ser ajustado

Standard vs. expectation-based indices of TOT volatility in Argentina and other land-abundant countries

We mean to improve upon a standing ambiguity in the meaning of "volatility", building an indicator that possesses desirable properties: it reflects unobserved ex ante uncertainty, makes reference to a time process, and uses the admissible data set for the economic agent. We point out the characteristics of old and new approaches, and estimate TOT volatility evolutions for selected land-abundant countries using our own forward-looking estimation based on forecasting errors. We argue that this estimation is free from methodological weaknesses of other methods. A check on the robustness of methods shows that different definitions provide non-coincident patterns of volatility.Se construyen indicadores de volatilidad con propiedades deseables: reflejan incertidumbre ex ante; dependen del tiempo; utilizan el conjunto de datos admisible para los agentes. Se comparan enfoques de la incertidumbre: por una parte, estática comparativa; por otra, series de tiempo. Se estima la volatilidad de TI: a)utilizando procedimientos basados en errores de predicción; b)se explora la robustez de los métodos a cambios en la memoria, los ciclos percibidos, y el horizonte de planeamiento; c)se compara volatilidad entre países abundantes en tierra. Los análisis empíricos demuestran que definiciones alternativas generan patrones de volatilidad no coincidentes, exigiendo racionalizar la elección.Fil: Arrufat, José Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Díaz Cafferata, Alberto M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Economía, Econometrí