Estudio de sincronismos entre ciclos económicos mediante la transformada wavelet: análisis del caso Chile y Mercosur

La presente tesis doctoral se ha centrado en el análisis del sincronismo entre ciclos económicos mediante una herramienta llamada transformada wavelet proponiendo una metodología que incluye un nuevo método de determinación de puntos de giro, un procedimiento de extracción y separación de la tendencia y componente cíclica en una serie, una síntesis de estadísticos para medir el grado de sincronismo entre cíclos (método G, índice de contingencia de Pearson, índice de concordancia, índice sincronía, índice de similaridad), una propuesta de un nuevo índice de sincronismo entre cíclos de crecimiento y una síntesis de las herramientas más recientes, similares al análisis de Fourier, pero sin sus limitaciones, y que permiten el estudio de una serie temporal en los dominios tiempo-frecuencia: Transformada Wavelet Continua (WCT), Potencia Espectral Wavelet (WPS), Potencia Cruzada Wavelet (CWP), Coherencia Wavelet (WC). En esta Tesis Doctoral se ha realizado un estudio exhaustivo del comportamiento del ciclo económico clásico y el ciclo de crecimiento a nivel internacional y por zonas geográficas, aplicando a una muestra de 69 países, para obtener valores de referencia sobre el comportamiento de los ciclos y sobre las características del sincronimo existente entre ciclos durante el período 1950-2010. Estos valores de referencia han sido utilizados para evaluar el grado de sincronismo y características en el caso aplicado. Los resultados más relevantes son que la metodología propuesta ha mejorado significativamente la precisión en cuanto a la determinación de puntos de giro obtenid por métodos clásicos (regla simple de decaimiento, procedimiento de Bry y Boschan, Markov Switching Model) y una extracción de la componente cíclica más robusto que el obtenido por el filtro de Hodrick y Prescott. El ciclo económico clásico a nivel internacional se caracteriza por no ser estacionario, presenta asimetría en sus fases, y a nivel de zonas geográficas tiene un comportamiento idiosincrático, con zonas más propensas a eventos recesivos que otras. En el caso del ciclo de crecimiento a nivel internacional, éste exhibe un crecimiento muy volátil, con asimetría en sus fases y existen grandes diferencias en el comportamiento de las dinámicas de crecimiento y capacidad de recuperación que presentan los países de cada zona. Respecto del sincronismo entre ciclos, a nivel internacional existe un bajo grado de sincronismo entre ciclos económicos y no ha habido una convergencia global, con lo cual es poco verosímil la existencia de un ciclo internacional o la existencia de un ciclo de nivel regional. En el caso del ciclo de crecimiento, existe un bajo grado de sincronismo, las zonas geográficas presentan comportamiento heterogéneos y no se puede hablar de un ciclo de crecimiento de nivel internacional o regional, aunque sí se ha observado un aumento del grado de sincronismo en el tiempo. Lo anterior pone en evidencia las diferencias existentes entre los países en cuanto al crecimiento económico y sus dinámicas cíclicas, además de las distintas capacidades de respuesta frente a shocks y crisis internacionales que cada uno de ellos presenta. Del MERCOSUR y Chile se ha determinado que existen diferencias importantes en el comportamiento de las economías, un bajo sincronismo entre sus ciclos y sus capacidades de recuperación y de crecimiento son diferentes. Estas diferencias dificultaría una inclusión exitosa de Chile en este bloque comercial como miembro en pleno y es más aconsejable permanecer en la condición de asociado.Departamento de Economía Aplicada2012-11-2

Pronóstico de la demanda turística en Chile: Análisis regional utilizando un Modelo Autorregresivo Estacional

This paper presents Chilean tourism demand describing its behavior for both the country and each of its regions, the analyzed period comprises 2014:01 to 2019:02. The seasonal autoregressive model (SARIMA) process was used to model the series growing dynamics. Results show that best-fitting models capture nonlinear growth, seasonal patterns, and series volatility, and make it possible to describe not so obvious behaviors, such as the seasonal process order or long-term growth trends. From a public policy point of view, this provides relevant information for decision-makers to manage touristic services and infrastructure in a better way. Regional and countries’ forecasted demand presents a low error percentage, less than 2%, though in some regions this value is underestimated overestimated in others.Conocer el comportamiento de la demanda turística permite a los planificadores de política pública tomar mejores decisiones respecto a cómo administrar los servicios turísticos y priorizar las diferentes inversiones e intervenciones en los territorios. El presente trabajo aporta a la comprensión de este comportamiento al describir la demanda turística de Chile, tanto a nivel país como para cada una de sus regiones durante el período 2014:01 a 2019:02, aplicando la metodología SARIMA (Modelo autorregresivo estacional de media móvil) para modelar la dinámica de crecimiento de la demanda en cada caso. Los resultados permiten identificar que aquellos modelos mejor ajustados para cada región y el país capturan los crecimientos no lineales, patrones estacionales y volatilidades de cada serie, permitiendo describir conductas no tan evidentes como el orden del proceso estacional, o tendencias de crecimiento de largo plazo. Las proyecciones de demanda regionales y del país presentan un bajo porcentaje de error, menor al 2%, el cual se encuentra subestimado en ciertos casos y sobreestimado en otros