Descripción

Este articulo desarrolla un gran VAR bayesiano con más de 100 variables para la economía chilena, en el mismo sentido que Banbura, Giannone y Reichlin (2010) se muestra que la capacidad predictiva de un VAR puede ser mejorada agregando variables macroeconómicas e información sectorial. Los resultados muestran que la predicción del gran VAR bayesiano se compara favorablemente con algunos modelos univariados. Estos resultados indican que el VAR bayesiano constituye una herramienta apropiada para lidiar con los grandes paneles que implica el set de información que se encuentra disponible para el macroeconomista. También se muestra que un VAR bayesiano con más de 100 variables no solo es factible, sino que además produce mejores pronósticos que un VAR simple típicamente considerado en la literatura. Se ha analizado la exactitud de predicción de las distintas especificaciones y realizado el análisis estructural de los efectos de un shock de política monetaria, del mercado bursátil y de premio por riesgo. En el análisis del shock de política monetaria, se muestra cómo se propagan los efectos del shock a través de canales no tradicionales, como las variables financieras, sectores del IMACEC y del IPC, y también en variables de coyuntura. Estos resultados son coherentes y robustos a pesar de la gran cantidad de datos considerados. Respecto del shock bursátil y de premio por riesgo, vemos que estos entregan buenos resultados, demostrando la utilidad del gran VAR bayesiano para el análisis de los efectos de distintos shocks financieros, permitiéndonos cuantificar sus efectos tanto en la actividad y en inflación, como en diversas otras variables no tradicionales dentro de la literatura.