Evaluación mediante simulación del test de raíces unitarias en frecuencias estacionales. Aplicación y modelización de la exportación de aceite de soja en Argentina

Fecha

2009

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Editor

Grupo IANUS
Resumen
En este trabajo se evalúa, mediante simulación, la metodología desarrollada por Hylleberg, Engle, Granger y Yoo (HEGY, 1990) para detectar raíces unitarias en las frecuencias estacionales y en la frecuencia cero, en series trimestrales. El experimento de simulación se lleva a cabo para: i) evaluar el tamaño del test en la frecuencia anual, el que muestra que la prueba de hipótesis basada en los test t secuenciales tiende a sobreestimar el nivel de significación nominal del test, sugiriendo utilizar el test conjunto, ii) evaluar la potencia del test en las frecuencias estacionales, detectándose que la omisión de una componente determinística en la regresión auxiliar del test disminuye la potencia y iii) comparar errores de pronóstico, observando que cuando en la serie se aplica la diferencia de orden 1 y 4 sin considerar la posibilidad de una combinación de ambos tipos de estacionalidad, la capacidad predictiva de los modelos se ve levemente afectada. Asimismo, un trabajo empírico se realiza sobre la serie de Exportaciones de Aceite de Soja en Argentina. Esta variable presenta raíz unitaria en la frecuencia cero y anual. Para comparar la capacidad predictiva de distintos modelos se aborda un enfoque univariado ajustando un modelo ARMA (Box-Jenkins, 1976), a cada serie convenientemente diferenciada. Con respecto al desempeño en los pronósticos, se observó que el modelo que considera la existencia de las raíces unitarias halladas en el test pertinente produce errores menores que los restantes. Para horizontes cercanos, la diferencia hallada en los errores de pronósticos no resulta significativa. Sin embargo, para horizontes “intermedios” y lejanos, la superioridad del modelo que considera el tipo de estacionalidad hallado en el test HEGY es significativa.

Palabras clave

estacionalidad, raíces unitarias, pronóstico

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