Descripción

El objetivo de este trabajo es abordar el problema de dimensionalidad en una gran base de datos para la economía chilena. Una alternativa para enfrentar este problema se presenta a través de los métodos de regresión bayesiana (shrinkage), y la otra propuesta por la literatura clásica basada en el uso de componentes principales. En general, este trabajo muestra que los métodos bayesianos expuestos presentan una buena descripción de los datos de Chile: el indicador de actividad económica (IMACEC), la inflación, y sectores como comercio e industria, realizando pronósticos muchas veces con menor error predictivo y menor volatilidad que otros modelos de series de tiempo. El principal resultado es que estos métodos bayesianos son una buena alternativa para el pronóstico de las series más relevantes de la economía chilena.