Investigando los vínculos causales entre la inflación, la tasa de interés y el crecimiento económico en Pakistán bajo la influencia de la pandemia de COVID-19: un enfoque de transformación de wavelet
Autores: Hayat, Muhammad Azmat; Ghulam, Huma; Batool, Maryam; Naeem, Muhammad Zahid; Ejaz, Abdullah; Spulbar, Cristi; Birau, Ramona
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Investigando los vínculos causales entre la inflación, la tasa de interés y el crecimiento económico en Pakistán bajo la influencia de la pandemia de COVID-19: un enfoque de transformación de wavelet
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Impacto
Inflación
Tasa de interés
Crecimiento de la producción
Transformación wavelet
Pakistán
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Esta investigación es el primer intento de comprender el impacto de la inflación y la tasa de interés en el crecimiento de la producción en el contexto de Pakistán utilizando el enfoque de transformación wavelet. Para este estudio, utilizamos datos mensuales sobre inflación, tasa de interés y producción industrial desde enero de 1991 hasta mayo de 2020. La pandemia de COVID-19 ha afectado a las economías de todo el mundo, especialmente en vista de las medidas tomadas por las autoridades gubernamentales respecto a los confinamientos obligatorios y el distanciamiento social. Los estudios tradicionales exploraron empíricamente la relación entre estas importantes variables macroeconómicas solo a corto y largo plazo. En primer lugar, empleamos la prueba de cointegración de rezagos distribuidos autorregresivos (ARDL) y dos pruebas de causalidad (causalidad de Granger y Toda-Yamamoto) para verificar las propiedades de cointegración y la relación causal entre estas variables, respectivamente. Después de confirmar la causalidad a largo plazo mediante la prueba de límites ARDL, descompusimos la serie temporal de crecimiento, inflación y tasa de interés en diferentes escalas de tiempo utilizando análisis wavelet, lo que nos permite estudiar la relación entre variables para el muy corto plazo, mediano plazo, largo plazo y muy largo plazo. Se utilizaron la transformación wavelet continua (CWT), la transformación cross-wavelet (XWT), la coherencia cross-wavelet (WTC) y pruebas de causalidad de Granger a múltiples escalas para investigar el movimiento conjunto y la naturaleza de la causalidad entre inflación y crecimiento, así como entre la tasa de interés y el crecimiento. Los resultados de las pruebas de causalidad de Granger wavelet y a múltiples escalas muestran que la relación causal entre estas variables no es la misma en todos los horizontes temporales; más bien, es unidireccional a corto y mediano plazo, pero bidireccional a largo plazo. Por lo tanto, este estudio sugiere que el banco central debería intentar mantener la inflación y la tasa de interés en un nivel bajo a corto y mediano plazo en lugar de ejercer demasiada presión sobre estas variables a largo plazo.
Descripción
Esta investigación es el primer intento de comprender el impacto de la inflación y la tasa de interés en el crecimiento de la producción en el contexto de Pakistán utilizando el enfoque de transformación wavelet. Para este estudio, utilizamos datos mensuales sobre inflación, tasa de interés y producción industrial desde enero de 1991 hasta mayo de 2020. La pandemia de COVID-19 ha afectado a las economías de todo el mundo, especialmente en vista de las medidas tomadas por las autoridades gubernamentales respecto a los confinamientos obligatorios y el distanciamiento social. Los estudios tradicionales exploraron empíricamente la relación entre estas importantes variables macroeconómicas solo a corto y largo plazo. En primer lugar, empleamos la prueba de cointegración de rezagos distribuidos autorregresivos (ARDL) y dos pruebas de causalidad (causalidad de Granger y Toda-Yamamoto) para verificar las propiedades de cointegración y la relación causal entre estas variables, respectivamente. Después de confirmar la causalidad a largo plazo mediante la prueba de límites ARDL, descompusimos la serie temporal de crecimiento, inflación y tasa de interés en diferentes escalas de tiempo utilizando análisis wavelet, lo que nos permite estudiar la relación entre variables para el muy corto plazo, mediano plazo, largo plazo y muy largo plazo. Se utilizaron la transformación wavelet continua (CWT), la transformación cross-wavelet (XWT), la coherencia cross-wavelet (WTC) y pruebas de causalidad de Granger a múltiples escalas para investigar el movimiento conjunto y la naturaleza de la causalidad entre inflación y crecimiento, así como entre la tasa de interés y el crecimiento. Los resultados de las pruebas de causalidad de Granger wavelet y a múltiples escalas muestran que la relación causal entre estas variables no es la misma en todos los horizontes temporales; más bien, es unidireccional a corto y mediano plazo, pero bidireccional a largo plazo. Por lo tanto, este estudio sugiere que el banco central debería intentar mantener la inflación y la tasa de interés en un nivel bajo a corto y mediano plazo en lugar de ejercer demasiada presión sobre estas variables a largo plazo.