Modelo ARIMA aplicado al tipo de cambio peso-dólar en el periodo 2016-2017 mediante ventanas temporales deslizantes

• Rey Francisco, Ayala Castrejon ^[1] ; Christian, Bucio Pacheco ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma del Estado de México

     Universidad Autónoma del Estado de México

     México

     
• Localización: Revista Mexicana de Economía y Finanzas (REMEF): nueva época, ISSN-e 2448-6795, ISSN 1665-5346, Vol. 15, Nº. 3, 2020, págs. 331-354
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • ARIMA model from 2016 to 2017 term implemented to the peso/dollar exchange rate through temporary sliding windows
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se genera un abanico de pronósticos del tipo de cambio peso-dólar a través de un modelo ARIMA(1,1,1) en el periodo 2016-2017, dicho modelo que se aplica al tipo de cambio peso-dólar se estima de diversas maneras mediante el uso de ventanas temporales deslizantes; asimismo, se identifica la limitante de problemas de cambio estructural y por ende se propone un ajuste óptimo al modelo ARIMA(1,1,1) propuesto, lo cual implica mejorar el pronóstico. La evidencia empírica resalta lo complejo que es realizar un pronóstico con datos que tienen un comportamiento cambiante a través del tiempo y que presentan además problemas de cambio estructural; en este sentido la recomendación y a su vez originalidad del trabajo recae en utilizar mecanismos que ayuden a perfeccionar el pronóstico como en este caso lo fue el uso de ventanas temporales deslizantes y la propuesta de cambio estructural. Se concluye que el pronóstico a 30 días, tanto de ventanas deslizantes como de ventanas deslizantes crecientes por la derecha, es viable, ya que con un intervalo de confianza del 95% se tienen 12 registros de 30 dentro del rango del valor real del tipo de cambio peso-dólar.

  • English

    A wide variety of forecasting in the peso/dollar exchange rate through ARIMA(1,1,1) model from 2016 to 2017 has been done in this work, such model was implemented on the peso/dollar exchange rate it is estimated in many different ways through temporary sliding windows. Also, problems of structural change are identified and an optimal adjustment is proposed to the ARIMA(1,1,1) model which allows to give a better forecasting.

    The empirical evidence highlights the complexity in giving a forecasting with data which specific characteristic is to change through the time, and also with structural change. In such way, the recommendation and the innovation of this research is located in the procedures that help to improve the forecasting like the one for the temporary sliding windows and the structural change proposition. As a conclusion, the 30-day obtained forecast through sliding windows and sliding growing right windows is viable, because with a 95 % confidence interval there are 12 out of 30 registers in the rank of real value of the peso/dollar exchange rate.