Tanto la teoría económica como la evidencia empírica vinculan a las disminuciones de la actividad económica agregada con los incrementos en los precios del petróleo.
Los investigadores han sugerido un considerable número de canales a través de los cuales se presenta una relación inversa entre los precios del petróleo y la economía. Entre las principales conclusiones que podemos extraer de este trabajo están:
a. Que las autoridades monetarias responden a los incrementos en los precios del petróleo incrementando las tasas de interés (no neutralidad de la política monetaria), a fin de prevenir la inflación. Sin embargo, incrementan más la brecha recesiva.
b. Al incrementarse las tasas de interés, se retarda la actividad económica agregada. Es decir, existe una disminución en el PIB real, en el consumo pero principalmente en la inversión.
c. Un examen de las funciones de impulso – respuesta del VAR, nos hace concluir que la duración de los impactos de los incrementos en los precios del petróleo es mayor que el impacto de la política monetaria. Esto evidencia que existe un proceso de ajuste de costos que es otro de los canales de transmisión que han sido propuestos por la teoría económica para examinar la relación inversa entre los precios del petróleo y la economía.
d. El modelo de vector autorregresivo que se estimó, reproduce muy bien el comportamiento de las series reales durante el período de estimación. Y en cuanto a los pronósticos fuera del período de estimación (ex post), las series pronosticadas captan los puntos de viraje de las series reales y los valores pronosticados están muy cerca de los valores reales.
Sin embargo, este trabajo tiene las siguientes limitaciones:
a. Dado que las herramientas de simulación de los modelos VAR (funciones impulso – respuesta y descomposición de la varianza del error de predicción) son atemporales y dependen del ordenamiento de las variables. Diferentes tipos de ordenaciones nos conducirán a resultados distintos.
b. Los vectores autorregresivos, son una herramienta de pronóstico muy útil pero solo a corto plazo y alrededor de la cuarta parte de sus parámetros estimados no son significativos estadísticamente hablando. En este aspecto, los modelos estructurales de ecuaciones simultáneas tienen un mejor desempeño para pronóstico a largo plazo y son más parsimoniosos.
c. Por otro lado, no es posible interpretar los coeficientes estimados de un VAR debido a que no están fundamentados en la teoría económica.
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