Revisitando rupturas estructurales en los términos de intercambio de materias primas (1900-2020): modelos de cambio de Markov y distribuciones de mezclas finitas
Autores: Taranco, Armand; Geronimi, Vincent
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Revisitando rupturas estructurales en los términos de intercambio de materias primas (1900-2020): modelos de cambio de Markov y distribuciones de mezclas finitas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería General
Palabras clave
Análisis
Términos de intercambio
Productos primarios
Dinámica
Series temporales
Modelo de Markov
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta un análisis de la dinámica a largo plazo de los términos de intercambio de productos primarios (TTPC) utilizando un conjunto de datos ampliado para todo el período 1900-2020. Siguiendo nuestra contribución original, implementamos tres enfoques de series temporales: la mezcla finita de distribuciones, la mezcla finita de distribuciones de Markov y el modelo de cambio de régimen de Markov. Nuestros resultados confirman la hipótesis de la existencia de una sucesión de tres regímenes dinámicos diferentes en el TTPC durante el período 1900-2020. Parece que la incertidumbre que caracteriza el análisis dinámico a largo plazo de TTPC se tiene en cuenta mejor con una hipótesis de Markov en la transición de un régimen a otro que sin esta hipótesis. Además, esta hipótesis mejora la calidad de la segmentación de series temporales en regímenes.
Descripción
Este documento presenta un análisis de la dinámica a largo plazo de los términos de intercambio de productos primarios (TTPC) utilizando un conjunto de datos ampliado para todo el período 1900-2020. Siguiendo nuestra contribución original, implementamos tres enfoques de series temporales: la mezcla finita de distribuciones, la mezcla finita de distribuciones de Markov y el modelo de cambio de régimen de Markov. Nuestros resultados confirman la hipótesis de la existencia de una sucesión de tres regímenes dinámicos diferentes en el TTPC durante el período 1900-2020. Parece que la incertidumbre que caracteriza el análisis dinámico a largo plazo de TTPC se tiene en cuenta mejor con una hipótesis de Markov en la transición de un régimen a otro que sin esta hipótesis. Además, esta hipótesis mejora la calidad de la segmentación de series temporales en regímenes.