Algoritmos Genéticos En La Estimación De Un Modelo Macroeconométrico Para Ecuador

• Autores: Pedro Páez Pérez
• Localización: Cuestiones Económicas, ISSN-e 2697-3367, Vol. 16, Nº. 3, 2000 (Ejemplar dedicado a: Revista Cuestiones Económicas; Autor: Antonio Villacís Martinez), págs. 108-108
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Genetic Algorithms in the Estimation of a Macroeconometric Model for Ecuador
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• Resumen
  • español

    En este artículo se pone a consideración la articulación de algoritmos genéticos con técnicas tradicionales de mínimos cuadrados para la estimación de un modelo macrocconométrico de ecuaciones simultáneas para el Ecuador, cuya aplicación permitiría monitorear la relación entre variables macroeconómicas y sociales (en particular, la evolución de la pobreza) en un instrumento muy flexible para simular diversas hipótesis en torno a expectativas. Debido a que hay mucha estructura en la especificación del modelo -es decir, dado que ta mayoría de los coeficientes tienen características teóricas pre-establecidas-, se requiere una densa red de restricciones sobre los parámetros, lo cual complica el proceso de estimación. Por ello, la práctica generalizada para este tipo de modelos es la de utilizar parámetros calibiadus. La upción presentada ayuí, en cambio, toma el riesgo de la estimación econométrica restringida, asumiendo como dados ciertos rangos teóricos para los coeficientes y buscando con rigor los estimados que mejor se ajustarían a los datos.

  • English

    This paper presents the articulation of genetic algorithms with traditional least squares techniques for the estimation of a simultaneous equation macroeconometric model for Ecuador, whose application would allow us the monitoring of the relationships between macroeconomic and social variables (particularly, poverty evolution) in a very flexible too! for the simulation of several expectational hypothesis. Due to the rigid structure in most of the model specification --there is a theoretical precondition for numerous coefficients- we need a net of constraints on the parameters, and that increases the complexity of the estimation procedure. A common practice in the literature is to bypass this problem using parameter callibration. By the contrary, the option here takes the risk uf an econometric constrained estimation, assuming as given the parameter space for certain coefficients and rigorously searching for the estimates that best fit the data.