ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN POTENCIAL Y BRECHA DE PRODUCCIÓN: UNA REVISIÓN DE...

JOSÉ MANUEL ORDÓÑEZ DE HARO

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ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN POTENCIAL Y BRECHA...

CUADERNOS DE CC.EE. y EE., Nº 62, 2012, pp. 65-102

ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN POTENCIAL Y BRECHA DE PRODUCCIÓN: UNA REVISIÓN DE LOS

MÉTODOS Y LA EVIDENCIA EMPÍRICA PARA LA ECONOMÍA ESPAÑOLA*

José Manuel Ordóñez de Haro∗∗

RESUMEN***En este trabajo llevamos a cabo una revisión de la literatura, tanto teórica como

empírica, en relación a la estimación de la producción potencial y la brecha de la producción, con especial referencia a las estimaciones realizadas para la economía española. En primer lugar, presentamos los diferentes enfoques, tanto estadísticos como económicos, usados en la literatura para estimar el nivel de producción potencial de una economía, a través de la separación del componente tendencial o de largo plazo, del componente cíclico o de corto plazo. La correcta estimación del nivel de producción potencial de una economía y, de la consiguiente brecha de la producción, resulta de gran importancia para la instrumentación de las políticas económicas, así como para la medición de la posición fi scal estructural de la economía. En segundo lugar, realizamos una exhaustiva revisión de la literatura empírica aplicada a la economía española, mostrando tanto las diferentes técnicas utilizadas como los resultados alcanzados.

PALABRAS CLAVE: Producción potencial, brecha de producción, metodos alternativos de estimación.

Códigos JEL: C22, C32, C53, E32, E37.

ABSTRACTIn this work we provide a review of the literature, both theorical and empirical,

on the estimation of potential output and the output gap, with special reference to the estimates for the Spanish economy. First, we examine different approaches, both statistical and economic, that have been used in the literature to estimate the potential output by separating the trend (or long un) component form the cyclical (or short run) component. The correct estimation of the potential output of an economy, and the resulting output gap, is particulary important for the implementation of economic policies and for mea-suring the structural fi scal position of the economy. Second, we present an extensive review of the empirical literature that is focused on the Spanish economy, highlighting the different techniques used and the results achieved in this context.

KEYWORDS: Potential output, output gap, alternative estimation methods.

(*) Original recibido en diciembre de 2011 y revisado en abril de 2012.

(**) Profesor del Departamento de Teoría e Historia Económica de la Universidad de Málaga.

(***) El autor agradece los comentarios y sugerencias de José Luis Torres a una versión preliminar del trabajo. Asimismo,

el autor agradece la fi nanciación recibida de la Junta de Andalucía a través del proyecto de investigación SEJ-122 y de

la Fundación Centro de Estudios Andaluces (CentrA). Cualquier error es responsabilidad exclusiva del autor.


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1. INTRODUCCIÓN

La medición de la brecha o gap de la producción de una economía constituye

un elemento fundamental para la adopción, análisis y evaluación de las políticas

macroeconómicas. La brecha de la producción representa las fl uctuaciones transi-

torias en torno a su nivel potencial y se obtiene a partir de la diferencia porcentual

entre la producción efectiva u observada y la potencial de la economía.

La brecha de la producción proporciona información clave para determinar las

presiones infl acionistas y contractivas, así como la posición cíclica de una economía.

En particular, si la producción efectiva es mayor que la potencial podría indicar que

la economía está experimentando presiones de demanda. Esta situación se considera

frecuentemente como una fuente de presiones infl acionistas y exige políticas que

desalienten la demanda agregada. La situación contraria, es decir, una producción

efectiva menor que la potencial, supondría la existencia de un exceso de capacidad

productiva que requeriría políticas de estímulo de la demanda.

Dado que la aplicación y puesta en funcionamiento de estas políticas es

un proceso que necesita tiempo, la información que proporcione la brecha de

producción sobre la posición cíclica actual de la economía y sobre las presiones

infl acionistas que se producirían en un futuro inmediato, sería de gran ayuda para

los responsables de adoptar las decisiones de política económica. En el mejor de

los casos, la brecha de producción, junto con una estimación de cómo afectan a

la producción las políticas de estabilización, podrían utilizarse como un indicador de

qué política de estabilización y con qué intensidad debería aplicarse en cualquiera

de las fases del ciclo económico, al objeto de acercar los niveles de actividad

económica y empleo a sus valores potenciales.

La estimación de la brecha de producción constituye además la primera etapa

en el cálculo del saldo presupuestario ajustado al ciclo. Un saldo presupuestario

cíclicamente ajustado se alcanza corrigiendo los efectos cíclicos, representados

por diferencias entre la producción efectiva y potencial, en el saldo presupuestario

y, en consecuencia, proporciona una medida de la posición fi scal estructural del

gobierno. Tal como señala Donders y Kollau (2002), una producción observada

mayor (menor) que la potencial contribuye a un saldo presupuestario positivo (ne-

gativo) mediante un mayor (menor) crecimiento de los ingresos y menor (mayor)

de los gastos. Este comportamiento de los componentes del presupuesto público

atenúa las fl uctuaciones cíclicas de la economía, de ahí que reciban el nombre de

“estabilizadores automáticos”. No obstante, las variaciones del saldo presupuestario

también pueden explicarse por el efecto de las políticas económicas discrecionales

de los gobiernos. De hecho, Corrales et al. (2002) demuestran que las variaciones


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más importantes en los componentes del presupuesto, que se han producido en la

economía española durante las últimas décadas, tendrían su origen en la aplicación

de medidas discrecionales de política fi scal.

El uso de un saldo presupuestario ajustado al ciclo ocupa en la actualidad

un papel primordial en el contexto de la Unión Monetaria Europea, como indicador

de la situación subyacente de las fi nanzas públicas y del cumplimiento de los

requisitos establecidos por el Pacto de Estabilidad y Crecimiento. Por esta razón,

la correcta construcción de los niveles de producción potencial o tendencial y sus

correspondientes brechas de producción, como base para la posterior medición de

los componentes estructural y cíclico del saldo presupuestario, permite afrontar con

mayor fi abilidad el proceso de estimación del saldo presupuestario ajustado al ciclo

y las conclusiones e iniciativas que se desprenderían de sus resultados.

No obstante, a pesar de su importancia, no existe en la literatura una única

defi nición para el concepto de producción potencial, pudiendo encontrar dos acep-

ciones distintas para este mismo término. Por un lado, más acorde con el enfoque

keynesiano, la producción potencial se defi niría como aquel nivel de producción

máximo, utilizando los factores productivos y tecnología disponibles, que no genere

tensiones infl acionistas (De Masi, 1997). Según esta primera defi nición, las desviacio-

nes de los niveles de producción efectivos respecto al nivel de producción potencial

estarían explicadas por las fl uctuaciones cíclicas de la economía cuyo origen se

encontraría, principalmente, en las variaciones de la demanda agregada.

Por otro lado, un enfoque alternativo, más próximo a la corriente de pensa-

miento neoclásica, considera que la producción potencial se ve afectada por las

perturbaciones exógenas en la productividad de la oferta agregada que determinan

tanto la tendencia de crecimiento a largo plazo y, en gran medida, las fl uctuaciones

a corto plazo que tienen lugar en la producción a lo largo del ciclo económico.

Por tanto, desde esta última perspectiva la producción potencial se equipara a la

tasa de crecimiento tendencial de la producción observada. En defi nitiva, el objetivo

básico en la medición de la producción potencial sería distinguir entre fl uctuaciones

permanentes en la producción potencial y fl uctuaciones transitorias en torno al nivel

potencial (Scacciavillani y Swagel, 2002).

El problema fundamental al que hay que hacer frente cuando se pretende

analizar la producción potencial de una economía es que esta variable no es

directamente observable, lo que implica asumir con cierta cautela los resultados

obtenidos en su estimación y, usualmente, recurrir a más de una técnica para

comprobar la robustez de los mismos. En la literatura, la medición de la producción

potencial y la brecha de producción se asocian generalmente con los métodos


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de descomposición del ciclo económico. Estos métodos permiten separar en una

serie temporal el componente permanente o tendencia de su componente cíclico o

transitorio. No obstante, las diferencias existentes en los estimadores dependiendo

del método aplicado, añaden mayor incertidumbre a la hora de recomendar polí-

ticas económicas basadas en dichos valores. Además, no parece haber ninguna

razón a priori para descartar ninguna medida puesto que, a menudo, suelen ser

complementarias.

Este trabajo presenta en el siguiente apartado una revisión de los métodos de

estimación de la brecha productiva, prestando mayor atención a aquellos que se

aplican con más frecuencia en la literatura científi ca y en organismos nacionales

e internacionales. La tercera sección proporciona una exposición de los principales

resultados y métodos aplicados para obtener los componentes cíclicos, estimar la

producción potencial, y su respectiva brecha de producción, tanto para la economía

española en su conjunto como a nivel de comunidades autónomas. Finalmente, la

sección cuarta presenta las conclusiones más relevantes que pueden obtenerse

de la revisión realizada.

2. MÉTODOS DE ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN POTENCIAL Y LA BRE-CHA DE PRODUCCIÓN

La necesidad e importancia de obtener una medida fi able de la producción

potencial, y su correspondiente brecha de la producción, ha motivado la construcción

de una amplia variedad de técnicas o métodos para su cálculo, así como distintos

estudios donde se pretenden demostrar las posibles ventajas o desventajas de cada

uno de ellos. En un principio, estas metodologías podían clasifi carse de acuerdo a

dos grandes enfoques: económico y estadístico. Sin embargo, en la práctica, los

métodos aplicados suelen utilizar instrumentos pertenecientes a ambos enfoques.

De hecho, en la actualidad, más que el establecimiento de una tipología estricta

en dos categorías bien diferenciadas, se observa un elevado número de técnicas

que no pueden ser encuadradas objetivamente en distintos grupos. No obstante,

por simplicidad en la exposición nos remitiremos a la clasifi cación tradicional que

distingue entre métodos estadísticos y económicos.

El enfoque económico o estructural hace uso de la información que proporciona

la teoría económica para realizar la distinción entre tendencia y ciclo. Este enfoque

ha sido habitualmente utilizado por distintos organismos internacionales como el

Fondo Monetario Internacional (FMI) (Artus, 1977 y De Masi, 1997), la OCDE (Giorno

et al. 1995, Beffy et al. 2006) o la Comisión Europea (Comisión Europea, 2002,

Denis et al., 2002 y Denis et al. 2006) y se basa fundamentalmente en el uso de


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una función de producción para calcular la producción potencial y la brecha de

producción. Este enfoque abarcaría desde la utilización de la relativamente sencilla

función de producción del tipo Cobb-Douglas (Scacciavillani y Swagel, 2002) al uso

de modelos de ecuaciones simultáneas más complejos (Adams y Coe, 1990, Fagan

et al., 2001, Mc Morrow y Roeger, 2001).

Por otro lado, el enfoque estadístico o no estructural solo extrae información

de la propia serie temporal y determina la producción potencial y la brecha de

producción mediante la aplicación de métodos univariantes. Las técnicas univariantes

establecen una estructura estadística que descompone la serie básicamente en dos

componentes: uno con carácter transitorio que se identifi ca como la brecha de pro-

ducción y otro de carácter más permanente o de largo plazo que se correspondería

con la producción potencial. No obstante, estas técnicas univariantes han sido objeto

de numerosas críticas, cuestionando su capacidad para proporcionar información

sobre la importancia relativa entre los componentes permanente y transitorio de la

estructura económica subyacente en las series consideradas (Quah, 1992).

Las limitaciones puestas de manifi esto en estas técnicas estadísticas motiva-

ron en parte que se plantearan una amplia diversidad de métodos multivariantes

como alternativas de medición del producto potencial. Entre las diferentes técnicas

multivariantes existentes cabe destacar, entre otras, la extensión multivariante del

método Beveridge-Nelson, el modelo de vectores autorregresivos estructurales (VAR

estructurales) o el método de estado-espacio (State-Space) también denominado

de variables latentes o método de componentes no observados multivariante. Estos

métodos multivariantes son conocidos también como métodos semi-estructurales ya

que complementan explícitamente los fi ltros tradicionales con información económica

adicional (en la mayoría de las ocasiones una curva de Phillips que proporciona

información sobre la evolución del proceso infl acionista, la relación de Okun o

información sobre indicadores de actividad económica).

Una revisión de las aportaciones más recientes a la literatura empírica, relativa

a la estimación de la producción potencial y brecha de la producción en distintos

países, muestra como en los últimos años una serie de autores han considerado

en sus estudios tanto modelos multivariantes, modelos VAR estructurales, así como

otros modelos de función de producción para defi nir la producción potencial y la

brecha de la producción. Los resultados contenidos en dichos trabajos evidencian

la imposibilidad de deducir, para cada país considerado, una valoración general y

ajustada de la producción potencial y brecha de producción a partir de cada una

de las distintas medidas utilizadas. La razón fundamental para esta imposibilidad

se encuentra en las escasas similitudes entre los estimadores obtenidos mediante

la aplicación de distintas técnicas.


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Esta incertidumbre o indeterminación acerca del método más apropiado para

estimar la brecha de producción, ha promovido también distintos trabajos que

ponen de relieve los posibles inconvenientes o ventajas relativas de la aplicación

de estos métodos en diferentes contextos. Así, por ejemplo, Ross y Ubide (2001)

señalan que las técnicas estadísticas, como el fi ltro HP, proporcionan información

acerca de la confi anza económica o utilización de la capacidad muy similar a la

que se obtendría por medio de encuestas y que los métodos económicos, como la

función de producción o la curva de Phillips, mantienen su relevancia para adoptar

un conjunto apropiado de medidas de política económica. No obstante, advierten

que no se debe depositar excesivo énfasis en la brecha productiva para analizar

las condiciones cíclicas en la zona euro.

Cotis et al. (2005), centrándose en el análisis del cumplimiento de una serie de

requisitos que considera básicos como, entre otros, la transparencia, la consistencia

interna, replicabilidad o la disponibilidad de los datos, señalan que los métodos

estadísticos de tendencia y univariantes parecen presentar más defectos que los

métodos estructurales y semiestructurales. Destacan, además, que la elección del

método dependerá de la información previa y prioridades del usuario.

En otro trabajo más reciente Billmeier (2009), considerando un método de HP

en tiempo real, un enfoque de función de producción, una técnica SVAR y un fi ltro

del dominio de frecuencia, demuestra que la brecha de producción no siempre es

una medida que permita calibrar las presiones infl acionistas internas, y que ninguna

medida específi ca domina de manera consistente al resto de medidas.

A continuación, vamos a realizar una revisión no exhaustiva de los métodos

de descomposición más representativos que se utilizan en la literatura para estimar

la producción potencial y la brecha de producción.1 En esta exposición especifi ca-

remos las principales características de dichos métodos, así como los principales

problemas que se pueden presentar en su utilización.

2. 1. Enfoque económico o estructural: método de la función de producción

Este método modeliza el lado de la oferta de la economía donde la produc-

ción viene determinada por la tecnología disponible, considerando como factores

productivos el trabajo y el capital. En particular, esta técnica establece que la

producción se puede describir mediante una función de producción, Yt = (L

t , K

t ,

At ), donde Y es el nivel de producción total, L representa el factor trabajo, K es la

(1) Puede consultarse también Cerra y Saxena (2000), Mc Morrow and Roeger (2001), De Brouwer (1998), Chagny y

Döpke (2001), Orphanides y van Norden (2004), y Prioretti (2008).


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tasa de uso del stock de capital y A es la productividad total de los factores. La

producción potencial se puede interpretar como el nivel de producción resultante

en unas circunstancias en las que los factores productivos no están expuestos a

fuertes presiones ni están infrautilizados.

Una ventaja de este enfoque es que permite realizar una descomposición

explícita de los determinantes del crecimiento en términos de los factores que

contribuyen al mismo. Paralelamente, uno de los principales inconvenientes de esta

metodología es que, habitualmente, la información necesaria para la estimación de

la función de producción, como la relativa al factor capital, o como la productividad

de los factores que no es directamente observable, no se encuentra disponible.

Este problema exige recurrir en muchas ocasiones a algún método estadístico para

estimar dicho componente.

Desde un punto de vista empírico hemos de especifi car una forma funcional

concreta para la función de producción, por ejemplo, una función Cobb-Douglas,

y el componente tecnológico que representa A se construye como un residuo

de Solow, es decir, descontando al nivel de producción la aportación directa que

supone el uso del resto de factores. En cualquier caso, existe una gran diversi-

dad de variantes sobre la metodología básica de la función de producción.2 Así,

por ejemplo, Menashe y Yahkin (2004) asumen que la función de producción

agregada de la economía puede expresarse mediante una función de producción

Cobb-Douglas, con rendimientos constantes de escala y diferenciación respecto al

tiempo, t, dada por:

donde Z es el índice de utilización del stock de capital. Los coefi cientes α

(elasticidad capital-producción) y (1-α) (elasticidad trabajo-producción) son las

participaciones de los factores trabajo y capital en la producción.

La anterior expresión también se puede escribir como

donde todas las variables están expresadas en logaritmos (xt=log X

t ). De acuerdo

con esta formulación, la tasa de crecimiento de la producción se descompone en

(2) Entre otros autores que utilizan el método de la función de producción cabe destacar Martin (1989), De Masi (1997),

Bolt (1998), Senhadji (2000), Roeger (2001), Willman (2002), Menashe y Yahkin (2004) y Musso y Westermann (2005).

Yt = At (ZtKt ) Lt1

yt =at + (zt +kt )+ (1 ) lt


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el crecimiento de la productividad total de los factores y la suma ponderada del

crecimiento de los factores capital y trabajo.

De manera análoga, se puede defi nir la producción potencial o nivel de

producción de pleno empleo como:

donde el asterisco sirve para denotar las variables que se encuentran en su nivel

de pleno empleo. Si restamos las anteriores ecuaciones, la brecha de la producción

(en términos logarítmicos) viene dada por

Suponiendo que el stock total de capital está disponible para su uso por parte

de las empresas, de manera que kt = k

t*, cualquier desviación de la producción

potencial que tenga su origen en el capital sería como consecuencia de su no

utilización. Por tanto, la expresión anterior quedaría como sigue

Si se supone que la utilización del capital es la normal, es decir, el 100%,

z*t = log (Z*

t = 1) = 0. Así, la brecha de producción viene expresada por

Según Menashe y Yahkin (2004) la productividad total de los factores (A) refl eja

el lado de la oferta por lo que, después de detraer la tasa de utilización del capital,

no es necesario incluir el componente cíclico de la productividad en la brecha de

producción como un indicador de las presiones infl acionistas.3 En consecuencia, la

brecha de producción puede expresarse como la suma ponderada de las brechas

de la tasa de utilización del trabajo y el capital:

Frente a este enfoque donde sólo se utiliza una ecuación, cabe la posibilidad

de identifi car los factores explicativos del crecimiento de la producción mediante la

estimación de un sistema de ecuaciones que incluiría también una función de pro-

ducción. La principal ventaja de este último enfoque reside en la incorporación en

el sistema de rasgos estructurales, por ejemplo, la estructura tributaria, la tasa de

sindicalización o las características demográfi cas que determinan la composición de la

fuerza laboral o la edad del capital (Fagan et al., 2001, McMorrow y Röger, 2001).

(3) En la muestra que utilizan estos autores el componente cíclico de la productividad se comporta como un ruido

blanco sin ningún tipo de ciclo.

yt*=at

*+ (zt

*+kt

* )+ (1 ) lt*

yt y t*=at at

*+ (zt zt

* )+ (kt kt* )+ (1 )(lt lt

* )

yt y t*=at at

*+ (zt zt

* )+ (1 )(lt lt* )

yt y t*= zt + (1 )(lt lt

* )

yt y t*=at at

*+ zt + (1 )(lt lt

* )


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De hecho, en la mayoría de las ocasiones el enfoque de la función de produc-

ción es un método que combina varias técnicas, considerando tanto las relaciones

económicas (por ejemplo, un modelo de fi ltro de Kalman para construir la tasa de

desempleo tendencial) como mediante fi ltros univariantes (generalmente, el fi ltro HP)

una tendencia exógena para la variable de la que se dispone menos información.

Proietti et al. (2007) estiman la brecha de producción para la zona euro utilizando

modelos bivariantes de producción e infl ación y un modelo multivariante basado

en implementaciones del enfoque de la función de producción. Demuestran que la

brecha productiva desempeña un papel relevante en la determinación de la infl ación

subyacente y constituye un predictor útil. Señalan que el enfoque de la función

de producción en el contexto considerado proporciona una aportación valiosa a la

literatura acerca de la estimación de la brecha de producción.

En otro trabajo más reciente, Lemoine et al. (2010) consideran una nueva

versión del método de la función de producción para estimar la brecha de producción

también en la zona euro. Suponen una tecnología con elasticidad de sustitución

constante y utilizan un fi ltro de Kalman para estimar simultáneamente el progreso

técnico, la elasticidad de sustitución trabajo-capital y el componente cíclico de la

productividad del trabajo, así como para obtener simultáneamente la NAIRU con la

curva de Phillips. Destacan que este modelo parece separar mejor los componentes

cíclico y estructural de la producción, permitiendo realizar un análisis aceptable de

los ciclos económicos.

No obstante, el método de la función de producción presenta el inconveniente

de decidir la forma específi ca de la función de producción y escoger la formula-

ción para estimar la NAIRU y la curva de Phillips. Además, la gran cantidad de

información que se requiere para su aplicación y la difi cultad para obtenerla, así

como la necesidad de que las relaciones de comportamiento que se estimen sean

estables, restan atractivo a esta alternativa.

2. 2. Enfoque estadístico: técnicas de tendencia y fi ltros univa-riantes

El enfoque estadístico está compuesto por una serie de técnicas, tanto uni-

variantes como multivariantes, que tienen por objetivo la descomposición de una

serie económica temporal en dos componentes: uno cíclico y otro tendencial. Este

último componente se interpreta, en el caso del nivel de producción, como el nivel

de producción potencial.


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2.2.1. Técnicas de tendencia

Tendencia lineal

Este constituye el método más sencillo para estimar la producción potencial

y supone que el componente tendencial de la producción es una función lineal del

tiempo. Por tanto, conlleva realizar una regresión lineal del logaritmo de la producción

efectiva (yt) sobre una constante (β

0) y una tendencia temporal de la forma:

El supuesto básico sobre el que se construye este método es que la pro-

ducción se puede descomponer en un componente de tendencia determinístico y

un componente cíclico. La producción potencial vendría dada por el componente

de tendencia (β0

+ β1t). Esta técnica no contempla la existencia de cualquier tipo

de shock de oferta y asume una tasa de crecimiento de la producción potencial

constante que vendría dada por el estimador de β1. Dado que a lo largo de la

muestra suele variar el nivel de empleo y capital, este supuesto resulta bastante

cuestionable. Además, las brechas resultantes no siempre podrían ser estacionarias

(ya que la tendencia estocástica no se elimina totalmente). Como consecuencia,

la tendencia lineal puede sesgar la brecha de producción asignando parcialmente

componentes de tendencia al componente cíclico. Una alternativa a la tendencia

lineal sería la tendencia cuadrática, que permite variaciones en la tasa de creci-

miento de la producción potencial.

Tendencia segmentada

En este caso, la tendencia de la producción se calcula para cada ciclo, de-

fi niendo ciclo como el periodo entre picos del crecimiento económico:

Esta especifi cación permite que cambie la tendencia estimada de crecimiento entre

ciclos pero no dentro de cada ciclo. Este método es bastante sencillo pero, en

la práctica, se puede complicar en la determinación de los picos que acotan los

ciclos. Además, supone que las brechas de producción son simétricas a lo largo

de cada ciclo completo.

2.2.2. Filtros univariantes

Filtro de Hodrick y Prescott (HP)

Este fi ltro extrae un componente de tendencia mediante la introducción de

un trade-off entre un buen ajuste a las series reales o efectivas y el grado de

y t = 0+

1t +et

y t = 0

+ i t ii=1

n

+et


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suavidad o alisamiento de las tendencias. De manera formal, este método minimiza

la siguiente función objetivo:

donde T es el número de observaciones, yt es el logaritmo de la producción efectiva,

y*t el logaritmo de la producción potencial y el parámetro λ es el multiplicador de

Lagrange.

Este problema de minimización implica cumplir, simultáneamente, dos objetivos

que están contrapuestos: por un lado, minimizar la distancia entre las series de

producción efectiva y tendencial y, por otro, minimizar el cambio en el valor de la

tendencia. La forma de ponderar cada objetivo viene determinada por el valor que

se escoge para el parámetro λ.

El multiplicador λ controla la suavidad de la tendencia resultante y la idonei-

dad de su valor depende del tamaño relativo de las varianzas de los shocks sobre

los componentes permanente y transitorio de la producción (Hodrick y Prescott,

1997). Un valor bajo de λ producirá una tendencia que sigue muy estrechamente

la producción efectiva, mientras que un valor alto de λ reduce la sensibilidad de la

tendencia a las fl uctuaciones a corto plazo en la producción efectiva. Para valores

muy elevados de λ, el fi ltro convergerá al método de la tendencia temporal lineal,

con una tendencia temporal lineal próxima a la tasa de crecimiento medio del PIB

real a lo largo de la muestra. El parámetro λ determina la longitud resultante de

los ciclos. Una λ igual a 100 (para datos anuales) proporciona ciclos de hasta 15

o 16 años, mientras un λ igual a 10 se corresponde con ciclos de no más de 8

años. En la literatura se utiliza habitualmente un λ = 1600 para datos trimestrales

y un λ = 100 para datos anuales, lo que permitía eliminar el efecto sobre los datos

de producción de aquellos ciclos con frecuencias por debajo de ocho años.4

El estimador de la producción tendencial que ofrece el fi ltro HP puede que

no sea un estimador adecuado para la producción potencial. Este fi ltro adolece de

una serie de defectos que incluyen, entre otros, las elecciones en cierta manera

arbitrarias de la frecuencia del ciclo económico y del parámetro suavizante λ, no

tener en cuenta los cambios estructurales y de régimen, así como el inapropiado

(4) Inicialmente se escogió un valor λ = 1600 para datos trimestrales del PIB de la economía de Estados Unidos basado

en la evaluación que realizaron Hodrick y Prescott del tamaño relativo de los shocks de las series. No obstante, Ravn

y Uhlig (2002) demuestran que ambos criterios no serían consistentes y que al valor λ = 1600 para datos trimestrales

le correspondería mejor un valor de λ = 6,5 . Kaiser y Maravall (1999) proponen un valor λ = 8 para datos anuales,

mientras que Pedersen (2001) defi ende un valor de λ entre 1000 y 1050 para datos trimestrales y de entre 3 y 5 para

datos anuales.

minyt

*

t =1

T(yt y t

* )2

t=1

T

+ (yt+1

* yt* ) (yt

* yt 1

* )2

t=2

T 1


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tratamiento de las dinámicas no estacionarias. Otro problema es que este fi ltro

introduce importantes sesgos en los extremos de la muestra, lo que se conoce

comúnmente como el problema del punto fi nal. Teniendo en cuenta que el proble-

ma de minimización anterior pretende penalizar las desviaciones de la tendencia

para suavizarlas, esta penalización no será factible en los extremos de la muestra.

Este hecho provocará que la tendencia reaccione más a los shocks transitorios en

los extremos de la muestra que en los valores intermedios, pues estos valores se

encuentran sobreponderados.

Mise et al. (2005) demuestran que el fi ltro HP es subóptimo en los extremos

de la muestra y, dado que los agentes encargados de adoptar las políticas econó-

micas estarían interesados en los componentes cíclicos más recientes, proponen

modifi caciones en la construcción del fi ltro para mejorar los resultados y evitar

este problema. Sin embargo, Bouthevillain et al. (2001) subrayan que para valores

pequeños de λ (λ = 30 para datos anuales) es muy improbable que ocurra este

problema de punto fi nal.

Asimismo, Cogley y Nason (1995) señalan que el fi ltro HP puede generar

ciclos económicos incluso cuando no existen dichos ciclos en los datos originales

(ciclos espurios) cuando se aplica a procesos integrados. Por tanto, la validez de

las conclusiones que se alcancen a partir de la aplicación del fi ltro HP dependerá

de la naturaleza de las series temporales originales. Otros autores como King y

Rebelo (1993) y Harvey y Jaeger (1993) también aportan evidencia empírica de

que la precisión de la descomposición varía en función de los distintos procesos

de generación de datos y los diferentes conjuntos de observaciones.

Como respuestas a estos inconvenientes se han desarrollado algunas técnicas

para mejorar la capacidad del fi ltro HP en la identifi cación de la producción potencial

y la brecha de producción. Un enfoque consiste en escoger el parámetro λ de

acuerdo con las creencias a priori acerca del ratio de los shocks de demanda y

oferta (Razzak y Dennis, 1995). Un enfoque alternativo completaría el fi ltro con un

número de relaciones macroeconómicas (Laxton y Tetlow, 1992). Por último, Butler

(1996) condiciona los estimadores del fi ltro para la producción potencial al fi nal de

la muestra utilizando una restricción de la tasa de crecimiento a largo plazo sobre

la producción potencial para evitar el problema de punto fi nal.5

La forma más habitual de evitar el problema de punto fi nal ha sido ampliar

el conjunto de datos con predicciones. Mise et al. (2005) confi rman el resultado

de Kaiser y Maravall (1999) quienes establecen que el uso de series aumentadas

(5) El fi ltro de Laxton, Rose y Xie (LRX) es una forma de aplicar estas restricciones.


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con predicciones puede reducir los errores de revisión al fi nal de la muestra. La

cuantía de la reducción de los errores de revisión depende del valor del parámetro

λ. Esta solución sólo se garantiza cuando las predicciones que se usen sean su-

fi cientemente fi ables. La cuestión adicional que se plantea al utilizar predicciones

es cuál debe ser el número de observaciones que se deben añadir para evitar el

problema de punto fi nal.

Filtro de Baxter-King

Este fi ltro desarrollado por Baxter y King (1995) parte del supuesto de que los

ciclos económicos se pueden defi nir como fl uctuaciones de una cierta frecuencia.

Se trata de un fi ltro lineal que elimina los componentes correspondientes a fl uctua-

ciones muy lentas, que se consideran movimientos en la tendencia o PIB potencial,

y aquellos con una alta frecuencia, que se atribuyen a fl uctuaciones irregulares o

estacionales, mientras que mantiene los componentes intermedios (ciclo económico).

En la aplicación de este fi ltro, la banda de frecuencia crítica asignada al ciclo se

tiene que determinar exógenamente.

Cuando se aplica a datos trimestrales, el fi ltro de Baxter y King adopta la

forma de una media móvil de 24 trimestres:

donde y ft es la serie una vez fi ltrada, L es el operador de retardos y a

h son

las correspondientes ponderaciones de la función de respuesta de frecuencia, que

se pueden deducir a partir de la transformación inversa de Fourier. Baxter y King

ajustan este fi ltro band pass imponiendo que la amplitud de onda es cero cuando

la frecuencia es cero. Esta restricción implica que la suma de los coefi cientes de

la media móvil debe ser igual a cero.

Este fi ltro, como ocurre con el fi ltro HP, representa un orden fi nito, y medias

móviles simétricas (ah

= a

-h ) y bilaterales capaces de eliminar las tendencias

estocásticas. La fl exibilidad de este test es una de sus ventajas, ya que permite

cambiar la construcción del fi ltro cuando cambia la frecuencia. No obstante, el hecho

de calcularse mediante una media móvil implica que no pueda aplicarse para los

últimos trimestres. De hecho, se pierden observaciones en un número equivalente

al doble del número de retardos, que se corresponden con el principio y fi nal de

la muestra. Este método, por tanto, conlleva un trade-off entre la calidad de la

aproximación y la capacidad para suavizar las series en los puntos extremos de la

muestra, puesto que cualquier retardo adicional que se emplee en el proceso de

estimación mejora el fi ltro pero, también, se traduce en la pérdida de una observación

y t

f= ah y t h =a (L )yt

h= 12

12


78



a ambos extremos de la serie. Este inconveniente disminuiría el atractivo que podría

tener para los agentes interesados en el análisis de políticas económicas.

Murray (2003) demuestra que el fi ltro de Baxter-King, y de hecho todos los

fi ltros band pass, no aíslan el ciclo sino que pasa la primera diferencia de la tenden-

cia a través de las series fi ltradas. A estos problemas hay que añadir el hecho de

que el fi ltro Baxter-King puede exagerar la importancia de las dinámicas transitorias

en las frecuencias del ciclo económico. Según Guay y Amant (2005) tanto el fi ltro

HP como el fi ltro Baxter-King se comportan adecuadamente cuando el espectro de

la serie original tiene un pico en las frecuencias del ciclo económico. Sin embargo,

ambos métodos de fi ltrado proporcionarían un ciclo económico distorsionado si el

espectro está dominado por frecuencias bajas. Estos hechos sugieren que estos

fi ltros no serían apropiados para series con una forma típica de Granger.

Filtro de Beveridge Nelson

Beveridge y Nelson (1981) proponen una forma alternativa de extraer la

tendencia y el componente cíclico de una serie temporal dada. Este fi ltro se ca-

racteriza por basarse en dos supuestos concretos: la modelización de la tendencia

como un paseo aleatorio si la serie es estacionaria en primeras diferencias, así

como la existencia de correlación perfecta negativa entre los shocks de tendencia

y los ciclos. Más concretamente, este método consiste en dividir la serie en dos

componentes, uno que es el componente permanente (τt ), que es un paseo alea-

torio y desempeña el papel de una tendencia, y otro componente cíclico (ct ), que

se corresponde con la brecha de producción.

Dado que no se pueden observar directamente los componentes τt, c

t y e

t, lo

que resulta difícil es, por tanto, su identifi cación. Utilizaremos un ejemplo sencillo

para explicar como funciona la separación de los dos componentes en el método de

Beveridge-Nelson. Supongamos el modelo ARIMA (0,1,2) de la siguiente manera:

Como el coefi ciente que precede a yt-1

es igual a la unidad, una parte de esas

perturbaciones aleatorias debe tener un efecto permanente sobre la tendencia de

la serie. Según Beveridge y Nelson, esta parte se corresponde al elemento et de

la ecuación del paseo aleatorio. Pero como el modelo también contiene un proceso

de media móvil, otra parte de esas perturbaciones también debe tener un efecto

temporal sobre la variable yt. Esta última parte corresponde al elemento c

t.

y t = t +ct

t = t 1+et

y t = yt 1+ + t + 1 t 1

+2 t 2


79



Beveridge y Nelson proponen una metodología que determine para cada

periodo aquella parte de los shocks aleatorios que afectan de manera permanente

a la variable yt y aquella otra parte que le afecta temporalmente. Su método se

aplica a todos los modelos ARMA(p,q) estacionarios. Por lo tanto, para encontrar

la brecha de producción que contiene una serie es sufi ciente seguir los siguientes

pasos. En primer lugar, se transforma la serie de la producción real en diferencias

para conseguir una serie estacionaria. A continuación, se selecciona el modelo

ARMA(p,q) que mejor describa la dinámica de la serie diferenciada. Esta elección

puede obedecer a distintos criterios. Una vez estimado el modelo ARMA elegido, se

proporcionan los valores futuros de la serie en primera diferencia sobre un horizonte

k para cada periodo t de la muestra, utilizando los parámetros estimados en el

ARMA. Así, defi niendo wt = y

t - y

t-1, la brecha de producción para cada periodo

de la muestra t viene expresada por:

donde α es la constante estimada en el modelo ARMA.

Esta descomposición impone una forma funcional muy específi ca sobre el

componente tendencia y supone también que la tendencia y el ciclo están afectados

por el mismo shock. El fi ltro de Beveridge y Nelson extiende la serie hacia atrás de

manera que no se plantea el problema de punto fi nal. A diferencia de lo que ocurre

con los métodos de la tendencia lineal, el fi ltro HP y el modelo de los componentes

no observados de Watson (1986), el fi ltro de Beveridge-Nelson asigna más variación

en el PIB a los shocks de tendencia cuando los ciclos son cortos y breves (Nelson,

2008). Además, este método puede generar ciclos con mucho ruido y podría haber

cierta correlación negativa entre el ciclo y el crecimiento del PIB efectivo.

Método de componentes no observados univariante

El enfoque del modelo de componentes no observados estimado con una

técnica de fi ltro de Kalman supone que las series temporales macroeconómicas

están compuestas de tendencia, ciclo y, en algunos casos, componentes erráticos

que no son directamente observables. Estos tres componentes se pueden identifi car

imponiendo sufi cientes restricciones sobre la tendencia y el ciclo. Así, por ejem-

plo, en el modelo de Watson (1986), revisado por Cayen y van Norden (2002), el

componente permanente se especifi ca como

donde μt es la deriva (“drift”) del componente tendencial dada por μ

t = μ

t-1 +

νt.

ct =Et (wt+k +wt+k 1+…+wt+1

) k ˆ

^

y tp = yt 1

p +μt + t


80



En este caso, la brecha de producción será en media igual a cero. Este mo-

delo se puede rescribir en forma estado-espacio6 y, por tanto, se puede analizar

utilizando el fi ltro de Kalman y estimar mediante el método de máxima verosimi-

litud.7 Esta técnica pone también de relieve una de las limitaciones del fi ltro HP.

Concretamente, el fi ltro HP sólo es óptimo si la producción potencial sigue un paseo

aleatorio en el que el término de deriva (drift) también sigue un paseo aleatorio,

y la brecha de producción es ruido blanco (King y Rebelo, 1993). No obstante, el

principal inconveniente de los métodos de componentes no observados, en gene-

ral, es precisamente la mayor complejidad de la estimación de las variables no

observadas y sus coefi cientes.

2. 3. Enfoque semi-estructural: técnicas multivariantes

Método de Hodrick Prescott multivariante (HPMV):

Este método multivariante propuesto por Laxton y Teltow (1992) calcula la

producción potencial que minimiza una media ponderada de la desviación de la

producción de su nivel potencial, los cambios en la tasa potencial de crecimiento

y los errores en las tres relaciones condicionales estructurales. Esta técnica con-

diciona el estimador de la brecha de producción que proporcionaría el fi ltro HP a

información económica relevante para, de esta manera, aumentar la precisión del

estimador. Supongamos, por ejemplo, las siguientes ecuaciones que representan

las relaciones económicas condicionantes:

-. Una relación representada por la ecuación de la curva de Phillips ampliada

que establece que la tasa de infl ación observada (πt) depende de las expectativas

de infl ación (πe

t) y la brecha de producción actual y retardada (ψ(L)(y

t-y*

t) siendo

ψ (L) el operador de retardos),

-. Una ecuación que muestra la relación de Okun por la que la tasa de

desempleo efectiva depende de la tasa de desempleo no aceleradora de la infl a-

ción (NAIRU) que viene dada exógenamente y la brecha de producción actual y

retardada,

(6) Una representación estado espacio es aquella compuesta por ecuaciones de medición, expresando variables observadas

o señales como una función de variables no observadas o estado, y algunas ecuaciones de transición, controlando la

senda de las variables no observadas.

(7) El fi ltro de Kalman es un algoritmo recursivo que utiliza conjeturas para las variables no observadas y crea predicciones

para las variables observadas y posteriormente actualiza las conjeturas basándose en la predicción de errores.

t = te+ (L )(yt y t

* )+e,t

ut =NAIRUt + (L )(yt y t

* )+eO ,t


81



-. Y, por último, a partir de la información obtenida mediante datos de encues-

tas, una ecuación estructural que representa la relación entre la brecha productiva,

(yt - y*

t), y la utilización del capital, (UC), de la siguiente forma

Dadas las relaciones anteriores, la producción potencial se defi ne como la

serie que minimiza la siguiente función de pérdida:

donde eπ,t

, eo,t

y euc,t

son respectivamente los residuos de la curva de Phillips, de la

relación de Okun y de la relación entre la utilización de la capacidad y la brecha

de producción. Existe una cuestión pendiente de resolver que se refi ere al peso

asignado a varios de los componentes en la función de pérdida y las difi cultades

para su cómputo dado el gran número de coefi cientes. Aunque es posible estimar

todo los coefi cientes del modelo, debido a la complejidad adicional que conllevaría

hacerlo, la literatura suele suponer que las ponderaciones de la infl uencia de las

ecuaciones estructurales, incluidas en el fi ltro, son conocidas.

Método de Beveridge Nelson multivariante

Esta técnica fue inicialmente desarrollada por Forni y Reichlin (1998). La ten-

dencia se supone también que es un paseo aleatorio, pero el shock estocástico que

lleva esta tendencia se supone que es una combinación lineal de innovaciones del

PIB y otras variables que contienen información útil para determinar el PIB a largo

plazo. Por ejemplo, un cambio en la producción correlacionado con un cambio en

el nivel de empleo indicaría un shock por el lado de la oferta y, por lo tanto, un

cambio en la producción potencial. Por el contrario, si el cambio en la producción

está correlacionado con una variación en el consumo, resulta más probable que

sea un shock de demanda (Dupasquier et. al, 1999).8

Esta técnica de descomposición proporciona un componente transitorio cuya

importancia aumenta con el número de series utilizadas. Además, las propiedades

de la tendencia son muy sensibles a las variables adicionales que se usen.

(8) Un nuevo desarrollo del método de Beveridge-Nelson multivariante lo constituye el modelo de series temporales

estructurales con vector Beveridge-Nelson de innovaciones propuesto por De Silva et al. (2009). Según estos autores,

esta formulación constituye una especifi cación más sencilla que los enfoques convencionales de estado espacio y

cointegración.

UCt =UCt

T+ (L )(yt y t

* )+eUC ,t

minyt

*

t =1

T(yt y t

* )2

t=1

T

+ (yt+1

* yt* ) (yt

* yt 1

* )2

+ te ,t +t=1

T

t=1

T 1

μteO ,t +t=1

T

teUC ,tt=1

T


82



VAR estructurales (SVAR)

Blanchard y Quah (1989) desarrollaron este método que se basa en un

modelo estructural autorregresivo que estima la producción potencial y la brecha

de producción haciendo uso de supuestos estructurales acerca de la naturaleza

de las perturbaciones económicas. El modelo SVAR utiliza información procedente

del mercado laboral (nivel de empleo) y la utilización de la capacidad para ayudar

en la descomposición de la producción efectiva en un componente permanente de

tendencia (oferta) y un componente cíclico temporal (demanda). La tendencia se

interpreta como una medida de la producción potencial y el ciclo como una medida

de la brecha de producción.

En la primera etapa del proceso de estimación, las relaciones se capturan

regresando cada una de las variables en el sistema sobre sus propios retardos y

los retardos de otras variables. La forma reducida de los shocks se compone de

los shocks de oferta y demanda que afectan, respectivamente, a la producción

potencial y la brecha de producción. Para recuperar estos shocks estructurales se

impone en el sistema un conjunto mínimo de restricciones de identifi cación. Las

restricciones de identifi cación claves son que los shocks de demanda no afectan

a la producción a largo plazo mientras que los shocks de oferta sí afectan. Una

vez que se han recuperado los shocks estructurales, las variables del sistema se

pueden expresar mediante la suma de las realizaciones actuales y pasadas de

estos shocks.

Este enfoque proporciona argumentos sólidos para descartar la utilización de

las técnicas univariantes y destaca los principales inconvenientes del uso de fi ltros

univariantes. En el método SVAR la brecha de producción viene dada por la propor-

ción de las fl uctuaciones del PIB explicadas por los shocks nominales. Esto signifi ca

que el PIB potencial viene dado por el componente determinístico del modelo y por

el impacto de los shocks de oferta. Esta consideración permite aclarar por qué las

técnicas univariantes pueden inducir a error en determinadas circunstancias. Así,

si se produce un shock de oferta que afecta a la economía, los fi ltros univariantes

lo interpretarán como una variación de la brecha de la producción cuando, por

defi nición, los shocks de oferta no deberían incluirse en la brecha.

El método SVAR frente a los método multivariantes posee la ventaja de imponer

una determinada dinámica al proceso de difusión de los shocks permanentes, sin

exigir que el producto potencial siga una estructura de paseo aleatorio. Esto permite

formalizar en el modelo la intuición de que los shocks permanentes se difunden

en un proceso que abarca desde su aparición hasta su incorporación defi nitiva en

el producto potencial. No obstante, este enfoque presenta una posible limitación,


83



ya que supone que los shocks de larga duración tendrían su origen en el lado de

la oferta y los transitorios en la demanda. Además, el intervalo de confi anza que

se obtiene para la producción potencial puede considerarse demasiado amplio, y

muy sensible a la muestra así como a las variables que se consideren. Cooley y

Dwyer (1998) señalan también que los resultados del método SVAR son sensibles

a los supuestos de identifi cación que no se pueden testar.

Método de componentes no observados multivariante

Esta extensión del caso univariante introduce ecuaciones adicionales basadas

en relaciones económicas (Kuttner, 1994). Así, por ejemplo, Gerlach y Smets (1999)

añaden las siguientes relaciones: (i) la producción potencial se supone que sigue

un paseo aleatorio con deriva constante; (ii) la infl ación se vincula a la infl ación

pasada y a la brecha de la producción retardada; y (iii) una forma reducida de la

ecuación de demanda agregada que relaciona la brecha de producción con sus

propios retardos y el tipo de interés real (it - π

t). Concretamente, dada la defi nición

de la producción efectiva como suma de la producción potencial y la brecha de

producción (yt = yp

t + yc

t), las anteriores relaciones vendrían expresadas por:

(i)

(ii)

(iii)

En cualquier caso, los modelos multivariantes del método de componentes no

observados se pueden especifi car de muchas maneras. Kichian (1999), por ejem-

plo, modifi ca el modelo de Gerlach y Smets para estimar la producción potencial

en Canadá, planteando un modelo que guarda ciertas similitudes con el modelo

de Clark (1987), al que añade una ecuación de la curva de Phillips que relaciona

la brecha de producción con la infl ación. Apel y Jansson (1999) especifi can un

sistema para estimar la brecha de producción y la NAIRU al mismo tiempo. Las

ventajas de este enfoque se basan en una correcta especifi cación de las ecuacio-

nes adicionales. Flaig y Ploetscher (2000) señalan que la estimación de la brecha

de producción es mucho más efi ciente si se añade una ecuación al modelo que

describa el desarrollo de los datos obtenidos a través de encuestas acerca de la

utilización del capital.

Camba et al. (2003) estudian la fi abilidad estadística de distintas medidas

de la brecha de producción para datos relativos a la producción observada en la

eurozona y en los Estados Unidos. Este trabajo considera métodos multivariantes

de componentes no observados, de Beveridge-Nelson y SVAR que incluyen las va-

riables de infl ación, producción y desempleo, construidas a partir de las relaciones

y t+1

p = ytp +μ+ t+1

y

t+1= (L ) t + yt

c+ t+1

y t+1

c=

1yt

c+

2yt 1

c+ (it t )+ t+1

y c


84



económicas de la ley de Okun y la curva de Phillips. Su defi nición de fi abilidad

engloba tres criterios: el poder de predicción sobre la infl ación futura; consistencia

entre los estimadores secuencial y fi nal de la brecha de producción; y la existencia

de una correlación positiva entre la brecha y las medidas tradicionales de la utili-

zación de la capacidad productiva como indicadores directos de las fl uctuaciones

cíclicas. Estos autores comprueban que un modelo multivariante de componentes

no observados de la brecha productiva proporciona estimadores secuenciales y

fi nales consistentes y, que esta consistencia, también se cumple en términos de

su correlación positiva con los indicadores directos del comportamiento cíclico de

las series. No obstante, encuentran que los dos modelos contemplados de com-

ponentes no observados poseen menor poder de predicción para la infl ación que

un modelo autorregresivo arbitrario.

Como resumen de este segundo apartado, cabe destacar la importancia que

tiene la inclusión de información económica relevante para mejorar las estimaciones

que se obtendrían utilizando únicamente sencillos métodos estadísticos. Por tanto,

los estimadores obtenidos mediante métodos estructurales o semiestructurales,

muy probablemente, proporcionarían aproximaciones más precisas de la brecha

de producción. No obstante, en la mayoría de ocasiones, la elección del método

está sujeta a la disponibilidad de los datos necesarios para su construcción y a

las necesidades del usuario, por lo que no siempre es factible o deseable utili-

zar métodos excesivamente complejos. En el siguiente apartado se realiza una

exposición de la evidencia empírica en la estimación de los componentes de la

producción española, tanto a nivel nacional como regional, el estudio de sus ciclos

económicos y la utilización de distintos métodos de descomposición de las series

macroeconómicas.

3. MODELOS Y EVIDENCIA EMPÍRICA EN LA MEDICIÓN DE LA PRODUC-CIÓN POTENCIAL Y BRECHA DE PRODUCCIÓN PARA ESPAÑA

La literatura empírica que aborda la estimación de la producción potencial de

España, y su correspondiente brecha de producción, así como el comportamiento

y peculiaridades de los ciclos económicos, se puede agrupar atendiendo al ámbito

supranacional, nacional o regional para el que se realiza el análisis.9

(9) Existe otra serie de trabajos menos numerosos que estudian los componentes cíclicos a nivel de las ramas de

actividad o sectores de la economía española, entre los que se encuentran Raymond (1995), Cuadrado y Ortiz (2001)

y García-Carro Peña et al. (2007).


85



En un primer grupo estarían aquellos trabajos que analizan los componentes

cíclico y de tendencia para un conjunto de países entre los que se encontraría

España. Estos trabajos pretenden principalmente, a partir de la comparación de los

diferentes estimadores obtenidos, destacar rasgos característicos o similitudes para

los ciclos económicos que siguen cada uno de los países considerados.10 En este

grupo cabe citar el análisis pionero de la caracterización del ciclo económico español

desarrollado por Dolado et al. (1993). Estos autores descomponen los componentes

de tendencia y cíclico mediante la aplicación de un fi ltro univariante de HP para

describir empíricamente el ciclo económico español, y compararlo con el obtenido

para algunos de los países más importantes de la OCDE (Alemania, Francia, Italia,

Reino Unido y Estados Unidos). El objeto de este artículo es determinar una serie de

regularidades empíricas para el caso de España para su comparación, en términos

de movimientos y movimientos conjuntos, con las fl uctuaciones experimentadas por

los países de la OCDE seleccionados. Los autores ponen de manifi esto una serie

de hechos estilizados para España, que han sido verifi cados en trabajos posteriores

sobre el ciclo económico español, entre los que se encontrarían, entre otros, la

menor volatilidad en la producción y mayor en el consumo, gasto público, empleo

y volumen de comercio en comparación con la mayoría de países de la OCDE;

en términos de movimientos conjuntos, observan un comportamiento procíclico de

todos los componentes de la demanda agregada; y, respecto a consideraciones de

política económica, un elevado grado de intervención en la economía española.

Gardeazábal e Iglesias (2000), sin embargo, se plantean un objetivo diferente a

la comparación de regularidades empíricas entre diferentes países. Más específi ca-

mente, su análisis persigue comprobar la existencia de una relación de causalidad,

mediante un modelo VAR, entre los componentes cíclicos del PIB para cada uno

de los países que integran el G7 y el correspondiente a España. Para extraer el

componente cíclico de las series, estos autores utilizan una serie de métodos es-

tadísticos univariantes y uno multivariante. En particular, los fi ltros univariantes que

consideran son: el fi ltro de HP, el fi ltro resultante de aplicar primeras diferencias

a la serie, el alisado por medio de Medias Móviles y el fi ltro de Baxter y King. En

cuanto a la técnica multivariante de descomposición del ciclo y la tendencia, emplean

el método de Vahid y Engle (1993) que consiste en un test de ciclo común para

(10) En este primer grupo también podríamos incluir las estimaciones para España que, con carácter periódico, llevan

a cabo organismos e instituciones supranacionales. Así, tanto la Comisión Europea (Denis et al. 2002, Roeger, 2006)

como la OCDE (Giorno et al. 1995) utilizan el método de la función de producción para obtener la producción potencial

a partir de los niveles de tendencia de sus determinantes estructurales. En esta metodología la función de producción

Cobb-Douglas forma parte de un sistema de ecuaciones que incluye también la curva de Phillips para identifi car la

NAIRU. En el proceso de extracción de los componentes estructurales también se aplican métodos estadísticos como

el de HP univariante para separar el componente tendencial de la fuerza laboral y fi ltrar el residuo de Solow, así como

el fi ltro de Kalman para estimar la NAIRU en la ecuación de la curva de Phillips.


86



series que están cointegradas. Estos autores encuentran evidencia empírica de una

causalidad instantánea entre los ciclos español y los ciclos francés e italiano. Sus

resultados también señalan que sólo los ciclos de Reino Unido e Italia causan en

el sentido de Granger a los ciclos de España. Además, al aplicar un método de

descomposición multivariante observan que el componente cíclico del PIB español

es débilmente exógeno respecto a los ciclos comunes de los países del G7.

Hay también una amplia literatura que analiza el comportamiento cíclico sólo

en el contexto de los países pertenecientes a la Unión Europea abordando, entre

otras cuestiones, el papel desempeñado por los ciclos económicos en el cumpli-

miento de los criterios de convergencia europea, las similitudes y divergencias

entre componentes cíclicos de diferentes países europeos, así como la existencia

de correlación entre los mismos. Alonso y Cendejas (2006) estudian la impor-

tancia de los efectos de los ciclos económicos sobre los saldos presupuestarios

correspondientes a los paíse de la UE-15 y la Eurozona, así como su repercusión

en el cumplimiento de los criterios de convergencia, establecidos por el Pacto de

Estabilidad y Crecimiento, para el período comprendido entre los años 1990 y 2004.

Plantean una metodología distinta a la utilizada por la Comisión Europea consistente

en calcular, en primer lugar, los componentes cíclicos del PIB de los países de la

UE-15 y, posteriormente, calcular de manera similar dichos componentes en los

ratio de défi cit y deuda. Esto permite comparar las variables fi scales con el ciclo

económico para cada país. Los métodos utilizados para descomponer las series del

PIB están basados en los métodos univariante y multivariante de componentes no

observados suponiendo que el componente tendencial (no estacionario) acumula el

componente cíclico (estacionario), así como un crecimiento medio tendencial que

estaría representado por un parámetro de deriva. En otras palabras, parten de la

hipótesis, acorde con la concepción clásica, de que el ciclo está relacionado con el

crecimiento del PIB, no con su nivel. Según los resultados obtenidos en este trabajo,

este concepto de ciclo determina las variaciones de los saldos presupuestarios, por

lo que el cumplimiento de los requisitos establecidos por el Pacto de Estabilidad y

Crecimiento no estaría supeditado a impedir una brecha productiva negativa, sino a

la consecución permanente de altas tasas de crecimiento del PIB y a la aplicación

de medidas fi scales apropiadas para cada fase del ciclo.

En otra línea de investigación dentro de este apartado, se encuentran los

trabajos que siguen a la publicación del artículo de Artis y Zhang (1997). El objetivo

de estos estudios es, una vez aislado el componente cíclico del componente ten-

dencial en las series temporales, medir el grado de sincronización entre los ciclos

económicos de los distintos países europeos. La posibilidad de encontrar evidencia

empírica sobre esta sincronización resulta de crucial importancia para la adopción


87



de políticas económicas de ámbito comunitario.11 Este es el objetivo del artículo de

Borondo et al. (1999a) en su estudio de España y los países que, en el período

1970-1996, formaban parte de la Unión Monetaria Europea. Estos autores aplican

una metodología VAR y utilizan los fi ltros HP y el de Baxter y King para extraer el

componente cíclico de las series. Su principal resultado es la existencia de una

gran semejanza entre los comportamientos cíclicos de los distintos países de la UE,

incluyendo España, mostrando una mayor sincronía para países de nuestro entorno,

como Italia y Francia, lo que les permite augurar el éxito de la posterior incorporación

de España a la UME. Gouveia y Correia (2008) proporcionan una revisión de esta

literatura y un análisis descriptivo de la asociación entre los ciclos económicos para

el agregado de la zona euro y los ciclos de nueve estados miembros (Alemania,

Bélgica, España, Finlandia, Francia, Grecia, Italia, Países Bajos y Portugal) en el

período 1980-2004. Para separar los componentes cíclico y tendencial de las series

del PIB utilizan el fi ltro de Baxter y King. En la evaluación del grado de sincroni-

zación entre los ciclos económicos del agregado de la zona euro y sus miembros

consideran dos medidas: el coefi ciente de correlación de rango de Spearman y los

índices de concordancia, estos últimos representan medidas complementarias de

los coefi cientes de correlación. Los resultados obtenidos señalan la existencia de

un grado de sincronización positivo y estadísticamente signifi cativo entre los ciclos

económicos de los estados miembros citados y el correspondiente al agregado

de la zona euro. No obstante, basándose en una división entre estados miembros

grandes (Alemania, España, Francia e Italia) y pequeños (Bélgica, Finlandia, Grecia,

Países Bajos y Portugal), destacan que desde el inicio de la Unión Económica y

Monetaria Europea (UEM) los países más grandes, a excepción de España, parecen

haber aumentado el grado de sincronización de sus ciclos económicos con el de

la zona euro. Este hecho difi ere de los valores obtenidos en el caso de los países

más pequeños, que muestran una clara disminución de la sincronización de sus

ciclos con el de la zona euro. Según estos autores, estos resultados respaldarían la

hipótesis de que la UEM puede haber incrementado la convergencia cíclica de sus

miembros más grandes y, por el contrario, puede haber motivado una divergencia

cíclica de los más pequeños respecto al ciclo del agregado de la zona euro.

Las anteriores conclusiones contrastan con las alcanzadas por Camacho et

al. (2006). Estos últimos autores, siguiendo el trabajo de Stock y Watson (2002),

utilizan series desestacionalizadas del logaritmo del índice de producción industrial

para construir un índice compuesto de difusión para cada país mediante el uso de

(11) Böwer y Guillemineau (2006) más que analizar la existencia o no de sincronización se proponen investigar los

factores que subyacen a esa posible sincronización entre los ciclos económicos de los países pertenecientes a la zona

euro, utilizando el fi ltro Band-Pass de Baxter y King para descomponer las series del PIB.


88



un fi ltro de Kalman en las series del índice de producción, ventas totales, empleo

y renta. Proponen tres medidas de movimientos conjuntos: estimaciones empleando

un modelo VAR, un análisis espectral en el que aplican un fi ltro HP para reducir el

efecto de las frecuencias bajas, y un modelo que está basado en la introducción de

variables dummy del ciclo económico. Sus resultados indican que el grado de sincro-

nización del ciclo económico para los miembros más antiguos de la Unión Europea,

entre los que estaría España, es mayor que para los países que se incorporaron más

recientemente. Sin embargo, destacan que el establecimiento de la moneda única no

supuso un aumento en la sincronización de los miembros más antiguos. Por lo tanto,

sugieren que habría que adoptar con ciertas reservas las conclusiones a las que llega

la literatura previa sobre la sincronización de los ciclos europeos.12

En el segundo grupo de estudios estarían aquellos que se concentran en el

análisis de la producción potencial y el comportamiento del componente cíclico de

la economía española en su conjunto, presentando una modelización más específi ca

que, en algunos casos, introduce ciertas características propias del funcionamiento

de esta economía. Puch y Licandro (1997) plantean un modelo de ciclo económico

real, incorporando tanto las indivisibilidades del factor trabajo como los shocks de

demanda que conllevan los cambios estocásticos en el gasto público. De esta forma,

se pretende explicar correctamente el comportamiento cíclico de España y señalar

ciertas características particulares señaladas en literatura como, por ejemplo, la alta

volatilidad del consumo agregado en comparación con la volatilidad de la producción

o el comportamiento contracíclico de las exportaciones. En este trabajo se considera

una función de producción Cobb-Douglas y se emplea un fi ltro de HP para eliminar

el componente tendencial de las series macroeconómicas. Al igual que Puch y Li-

candro, el trabajo de Lores (2001) también destaca los hechos estilizados del ciclo

económico y crecimiento del PIB español. Este autor comprueba que la utilización

de distintos métodos de fi ltrado (primeras diferencias, HP y fi ltro de Baxter King) no

altera cualitativamente las conclusiones acerca de esos hechos estilizados.

García-Ferrer et al. (2001) proponen una metodología alternativa a la utilizada

por el Instituto Nacional de Estadística (INE) para estimar el componente cíclico y

destacar los hechos estilizados de la economía española que señala la literatura.13

(12) Estos mismos autores, en otro artículo más reciente (Camacho et al., 2008), consideran otros aspectos, distintos a

la sincronización, como la longitud, profundidad y forma de los ciclos económicos de los países europeos para poner

de manifi esto posibles similitudes y diferencias entre ellos.

(13) La estimación de la señal cíclica que realiza el INE se basa en un proceso bietápico que combina la metodología

ARIMA de descomposición con la utilización de fi ltros de Butterworth en el dominio de la frecuencia, como aproximación a

un fi ltro ideal de band pass. Los fi ltros Butterworth son estructuras lineales, racionales (ARMA) que permiten incorporar de

forma sencilla las consideraciones previas sobre el ciclo. Estos fi ltros incluyen al de Hodrick-Prescott como caso particular

y, al adoptar la forma de un modelo ARMA, son más efi cientes que el de Baxter-King (Bógalo y Quilis, 2003).


89



En particular, formulan un modelo de paseo aleatorio integrado (IRW) en el que,

una vez estimado el componente tendencia del ciclo mediante un método de com-

ponentes no observados univariante, considerando un ratio de varianza del ruido

(NVR) igual a 0’1, calculan el crecimiento del ciclo aplicando primeras diferencias

al componente previamente estimado. Según los autores, este método evita la

pérdida de información al principio y fi nal de las series y, en consecuencia, tiene

un coste, en términos de información, menor que el asociado al método empleado

por el INE.

Giménez y Martín-Moreno (2002) se basan en el modelo de Correia et al.

(1995) al que añaden el dinero mediante una restricción de efectivo por adelantado

(cash in advance constraint). La extracción del componente de tendencia de las

series temporales se realiza aplicando un fi ltro de HP, lo que les permite evidenciar

algunas características de las variables consideradas. Concretamente, resaltan la

mayor volatilidad del consumo privado en relación al PIB, la correlación negativa

entre horas trabajadas y salarios, así como el comportamiento acíclico del dinero

y los precios. Concluyen que la introducción en el análisis tanto de una restricción

de liquidez como un shock en la tasa de crecimiento monetaria contribuye nota-

blemente a explicar los hechos estilizados de la economía española.

En un artículo más reciente, Ferraz y Ortega (2007), una vez considerados los

cambios metodológicos introducidos en la Contabilidad Nacional en el año 2005,

comprueban la vigencia y relevancia de estos hechos estilizados o regularidades

del ciclo económico español para el período 1980-2005. El componente cíclico

de las series en logaritmos se obtiene mediante la aplicación del fi ltro Band-Pass

de Baxter y King. En general, las diferencias que se introducen en los resultados

con respecto a trabajos previos, y que serían atribuibles a los cambios en la

metodología de la Contabilidad Nacional, no resultan importantes. En cualquier

caso, son los aspectos que caracterizan las regularidades del componente cíclico

español frente al obtenido para otros países, es decir, las mayores fl uctuaciones

del consumo privado y el empleo con respecto a la producción, los valores que

se ven más incrementados con el cambio metodológico. Por el contrario, serían

las exportaciones y la inversión total las que presentarían una menor variabilidad

relativa con la nueva metodología, que en el caso de la inversión se explicaría por

la disminución en la volatilidad de la inversión residencial.

Más interesados en proponer un procedimiento de estimación del producto

potencial de la economía española que en contrastar los hechos estilizados, Es-

trada et al. (2004) aplican un método de función de producción para el período

1980-2003. Aunque parten de la metodología estándar de dicho método, incor-


90



poran algunas modifi caciones que pretenden recoger determinadas características

específi cas de la economía española. El procedimiento propuesto se describe en

el siguiente esquema.

Fuente: Estrada et al. 2004.

Para obtener la NAIRU utilizan dos procedimientos, en primer lugar, un VAR

estructural similar al estimado en Estrada et al. (2002); y, en segundo lugar, una

estimación de la curva de Phillips con parámetros variables. Señalan que, indepen-

dientemente de la defi nición de la NAIRU utilizada, la correlación entre la brecha de

producción y la brecha de la NAIRU es negativa y muy elevada, lo que confi rma la

importancia de la ley de Okun. Sin embargo, la correlación positiva entre los cambios

P IB E conomía de Mercado F unción de P roducción C obb Douglas

E mpleo P roductividad total de los factores (P TF ) C apital

P oblación en edad de trabajar

Tas a de participación

NAIR U

Tas a de participación potencial Agregación

E mpleo potencial NAIR U P TF potencial C apital potencial

F unción de P roducción C obb Douglas

Output potencial E conomía de Mercado

Output potencial Output obs ervado E NM

Output obs ervado Output gap

E s quema es timac ión del c rec imiento potenc ial. Metodología de func ión de produc c ión

(E s trada et al. 2004)


91



en la infl ación con la brecha de producción es poco signifi cativa. Con respecto al

ciclo económico español, resaltan que su variabilidad se redujo considerablemente

en la década de los noventa, a lo que habría contribuido la adopción de políticas

económicas más adecuadas en ese periodo, así como la integración de España en

un área caracterizada por una mayor estabilidad macroeconómica.

Izquierdo y Jareño (2007) utilizan la misma metodología que Estrada et al.

(2004) para estimar el producto potencial español y su brecha productiva en el

periodo 1990-2005, teniendo en cuenta los cambios metodológicos en la Conta-

bilidad Nacional efectuados en el año 2005. Además de los procedimientos que

utilizan Estrada et al. para calcular la NAIRU, emplean también un fi ltro estadístico

Band Pass.14 En lo relativo al gap de la producción, observan una brecha positiva,

independientemente del método para obtener la NAIRU, a partir del año 2000,

consecuencia muy probablemente de las fuertes presiones infl acionistas por el lado

de la demanda. Esta evolución tiene sus orígenes en la recuperación económica

que experimentó la economía española a partir de la segunda mitad de la década

de los noventa.

Domenech y Gómez (2005) proponen un nuevo modelo de descomposición del

PIB en sus componentes estructural y cíclico mediante un método de componentes

no observados. Este método utiliza la información relevante, que proporcionan la

tasa de desempleo y la tasa de inversión, acerca del comportamiento cíclico de

la economía española. Estos autores subrayan que la principal ventaja del método

de componentes no observados es que sus estimaciones están sujetas a meno-

res revisiones, lo que aconsejaría su uso para identifi car la posición cíclica de la

economía española en tiempo real, permitiendo adoptar las medidas de política

económica apropiadas con mayor celeridad.

En un artículo posterior, Domenech et al. (2007) analizan las implicacio-

nes que supone la posición cíclica de la economía española en la adopción de

medidas de política fi scal encaminadas a estabilizar la economía. Estos autores

demuestran que los resultados, que se obtienen en la estimación de la brecha

productiva mediante la aplicación del método de la función de producción, son

similares a los que proporcionan otros métodos de descomposición univariantes

(fi ltro de HP, fi ltro Band-Pass de Baxter King y fi ltro de Cogley) y multivariantes

(el método de componentes no observados propuesto por Domenech y Gómez

(2005), la estimación de las probabilidades de recesiones basadas en cadenas de

Markov y el método de márgenes y brechas de inefi ciencia propuesto por Galí et

(14) Esta es la metodología que utiliza en la actualidad el Banco de España para estimar el producto potencial, su

crecimiento, y la correspondiente brecha productiva (Banco de España, 2007).


92



al. (2007)). La robustez de sus resultados les permite concluir que la mayoría de

la información referente al ciclo económico se encuentra en el componente cíclico

del desempleo. También establecen que existe menor grado de incertidumbre acerca

de las estimaciones obtenidas para periodos cortos y concretos. Periodos en los

que la economía española ha estado claramente en una profunda recesión o en

una acusada expansión, donde tendría más sentido llevar a cabo políticas fi scales

discrecionales de estabilización.

Castañeda Fernández (2009) estudian el seguimiento por parte de los gobier-

nos españoles en el periodo 1981-2007 de las nuevas reglas fi scales. Los objetivos

de estas reglas fi scales son equilibrar el presupuesto y minimizar la brecha de

producción a lo largo de las distintas etapas del ciclo económico. En la estimación

de la tendencia del PIB, y la correspondiente brecha productiva, se utilizan tres

fi ltros estadísticos univariantes diferentes: la tendencia de crecimiento medio, la

tendencia de crecimiento lineal y la resultante de la aplicación del fi ltro HP. A partir

de sus resultados, concluye que si la política fi scal se hubiera adoptado siguiendo

una función de reacción fi scal activa estabilizadora de la brecha de producción,

España no habría cumplido en el año 1998 el límite para el défi cit público del 3

% del PIB, especifi cado en los criterios de convergencia para acceder a la zona

euro, ni la mayoría de objetivos en materia fi scal fi jados por el Pacto de Estabilidad

y Crecimiento, y habría conducido a una situación de défi cit permanente.

En otro trabajo relacionado con la efectividad de la política fi scal, Ramajo

Hernández (2009) investiga los efectos dinámicos de la política fi scal sobre la

actividad económica en España para el periodo 1970-2006. Este autor aplica una

serie de modelos SVAR que incluyen las principales macromagnitudes, así como las

variables fi scales básicas como son los ingresos y los gastos públicos. Su trabajo

proporciona una discusión detallada de las funciones de respuesta ante diferentes

shocks imprevistos en las variables fi scales.

Para terminar este epígrafe nos referiremos a una tercera línea de investigación

que incluiría aquellos trabajos que estiman la brecha de producción o el compor-

tamiento cíclico de una región concreta o del conjunto de regiones que integran

España. Así, por ejemplo, Cuadrado et al. (1998) comprueban la asociación entre

el ciclo económico de la economía española, en su conjunto, y el de las distintas

regiones para el período comprendido entre los años 1980 y 1995. El proceso de

fi ltrado de las series y extracción del componente cíclico consiste en la aplicación

de un test univariante HP. En este artículo se encuentra una mayor evidencia de

asociación para la mayoría de regiones cuando se considera sólo el periodo a partir

de la incorporación de España a la Comunidad Europea (1986-1995).


93



En el análisis de los ciclos económicos regionales en España y su relación

con el ciclo a nivel nacional, Gadea et al. (2006) utilizan técnicas recientes de

régimen cambiante como son los modelos Markov-switching. A partir de la apli-

cación de estas técnicas, se evidencia que los modelos de dos regímenes que

contemplan únicamente fases de recesión y expansión no son capaces de recoger

apropiadamente el ciclo económico de todas las regiones españolas, por lo que

utilizan un tercer régimen que capturaría las etapas de un elevado crecimiento, y

que interpretan en términos de convergencia real. En particular, justifi can que las

regiones con dos regímenes serían Andalucía, Islas Canarias, Castilla La Mancha

y Extremadura, y el resto se caracterizarían por tres. Los resultados indican que

el ciclo económico que posee cada región posee peculiaridades específi cas. No

obstante, en un estudio del grado de sincronización entre regiones, estos autores

establecen grupos de regiones en base a la similitud de sus ciclos, concluyendo que

existirían tres grupos: un primer grupo, incluyendo un mayor número de regiones,

que exhibiría un ciclo económico caracterizado por un régimen más probable y de

más larga duración de crecimiento normal, así como dos regímenes con menor

probabilidad que representarían fases de recesión y elevado crecimiento, este pri-

mer grupo es el que presentaría mayores similitudes con el ciclo de la economía

española en su conjunto; el segundo grupo estaría formado por aquellas regiones

que tradicionalmente se consideran más pobres y experimentan tasas de crecimiento

más lento, habiendo sido tradicionalmente receptoras de fondos estructurales como

regiones pertenecientes al Objetivo nº 1 de la política de cohesión de la Unión

Europea; por último, el tercer grupo lo compondrían las regiones industrializadas

de la cornisa cantábrica que experimentaron un elevado crecimiento en los últimos

quince años.

Villaverde y Maza (2009), basándose en una especifi cación de la brecha pro-

ductiva, analizan el cumplimiento de la ley de Okun para las regiones españolas en

el período 1980-2004. En la extracción de la tendencia de las series temporales

emplean varias técnicas estadísticas univariantes: una tendencia cuadrática, el fi ltro

de HP y el fi ltro Band-Pass de Baxter y King. Los estimadores obtenidos demuestran

que la ley de Okun se cumple para la mayoría de regiones, así como para España

en su conjunto. Sin embargo, la respuesta de la producción al desempleo es muy

variada entre regiones, existiendo regiones con coefi cientes de Okun bien muy altos

o bien muy bajos. Además, subrayan que los distintos valores del coefi ciente de

Okun para cada región mostrarían cierta relación con las diferencias existentes en

los niveles de crecimiento de la productividad.

Mingorance Arnáiz (2009) destaca el proceso de convergencia de la economía

española y la distinta evolución seguida por cada una de las regiones españolas


94



para el periodo 1980-2000, lo que hace cuestionarse la aplicación de políticas

económicas comunes. Este trabajo complementa el análisis del grado de conver-

gencia entre comunidades autónomas con el estudio del comportamiento cíclico

de las mismas. Tal como expone la autora, este último análisis resulta relevante si

se tiene en cuenta que los incrementos en el componente tendencial del PIB per

cápita se traducen en etapas de convergencia. Asimismo, la eliminación o reducción

las divergencias entre los comportamientos cíclicos regionales representarían un

impulso adicional hacia el objetivo de la convergencia. Una vez calculado el com-

ponente, destaca la existencia de importantes diferencias en términos de la tasa

de variación de la brecha productiva para cada región. Si bien dichas diferencias

se han ido reduciendo con el paso del tiempo, cada comunidad exhibiría unos

distintos niveles de respuesta ante perturbaciones o hechos similares.

Entre aquellos trabajos que se centran en una región española particular, cabe

destacar el estudio de Borondo et al. (1999b) que analizan el ciclo económico de

Castilla y León y lo comparan con el correspondiente a la economía española. Para

extraer el componente cíclico de las series macroeconómicas, estos autores aplican

el fi ltro de HP y el de bandas de Butterworth. La comparación de la evolución

del PIB de Castilla y León y España no les permite establecer una sincronía clara

entre ambos ciclos. Las discrepancias en la evolución de los componentes cíclicos

de Castilla y León y España tendría su origen en la mayor sensibilidad a las per-

turbaciones que suelen experimentar una economía cuanto menor es su tamaño,

así como consecuencia de la existencia de un elevado grado de especialización

o mayor peso relativo de un sector económico específi co, en el caso de Castilla

y León, el sector agrícola. Esta conclusión se ve confi rmada en el análisis de la

correlación existente entre el PIB o VAB no agrario entre Castilla y León y España,

donde se observa una mayor sincronización. Borondo et al. destacan, también,

la mayor volatilidad de la variable consumo en Castilla y León comparada con la

correspondiente a la economía española en su conjunto, aunque la correlación

en el consumo es mayor que en el PIB. Consideran que este último resultado

podría explicarse por la homogeneidad de las preferencias, que implica que los

consumidores sigan un patrón de consumo intertemporal que no refl eja cambios

sustanciales, ya que los individuos intentan no incurrir en excesivos riesgos, por

lo que las perturbaciones productivas no se trasladarían a la variable consumo, tal

como señalan los modelos de ciclos internacionales.

Lago Peñas (2001) estudian la evolución de la economía gallega en el período

1980-1999, así como las similitudes o diferencias con la seguida por la economía

española en dicho período. Para estimar la tasa de crecimiento tendencial del VAB

no primario utiliza el fi ltro estadístico de HP. En este trabajo se destaca una mayor


95



simetría entre los ciclos de Galicia y España en los últimos años. Sin embargo,

los resultados ponen de manifi esto la existencia de diferencias en lo referente al

crecimiento tendencial del VAB, mucho menor para Galicia durante los años ochenta

como consecuencia de la repercusión que la crisis económica internacional de

mediados de los setenta tuvo sobre el tejido productivo de la economía gallega, y

mostrando una tímida convergencia hacia los niveles del conjunto de la economía

española a lo largo de los noventa.

Jorba (2007) realiza una primera estimación del PIB potencial de la econo-

mía catalana, en el período 1980-2007, mediante la aplicación de un fi ltro de HP.

Asimismo, compara los resultados alcanzados con los obtenidos para la economía

española y los establecidos a nivel de la Unión Europea. De acuerdo con los

resultados obtenidos, este autor señala que Cataluña experimentó una brecha de

producción negativa desde mediados de los noventa, cuyos valores se suavizan a

partir de 1999, probablemente como consecuencia de factores asociados con las

insufi ciencias en la dotación de capital, un mayor grado de apertura al exterior

y una menor iniciativa privada. Esta evolución negativa del gap contrasta con lo

ocurrido en el periodo comprendido entre 1986 y 1991 donde la economía catalana

creció en más de un 1 % por encima de su nivel de producción potencial. Este

análisis destaca también una importancia cada vez menor del componente cíclico

del PIB catalán desde los años noventa, hecho que concuerda con lo resultados

que obtiene el autor para la economía española y lo establecido por la Comisión

Europea para la UE.

En relación al estudio de la evolución del ciclo económico de la comunidad

autónoma de Andalucía, podemos citar el trabajo de Leal et al. (2002) para el

período 1984-2001. Este trabajo utiliza un fi ltro de HP para la descomposición, en

sus componentes tendencial y cíclico, de las series del VAB trimestral, así como las

correspondientes a las variables del mercado de trabajo (empleo y desempleo). Los

resultados obtenidos en el estudio les permiten signifi car la mayor volatilidad cíclica

de la economía andaluza en relación al conjunto de España. El análisis de la exis-

tencia de movimientos conjuntos pone de manifi esto un alto grado de sincronización

entre los ciclos económicos de ambas áreas económicas tanto a nivel agregado

como sectorial, hecho apuntado previamente en el trabajo de Trujillo et al. (2000).

En lo que respecta a la evolución cíclica de la relación entre producción y nivel de

desempleo, evidencian una relación inversa entre dichas variables, aunque en el

caso de Andalucía observan una menor sensibilidad del desempleo a las variaciones

en la producción que sigue un comportamiento asimétrico dependiendo de la etapa

del ciclo, siendo más acusada la variación del desempleo, en términos absolutos, en

fases expansivas que en recesivas. Estos últimos resultados han sido confi rmados,


96



posteriormente, en el trabajo de Pérez et al. (2003), cuyo objetivo es el análisis de

la relación entre la actividad económica y las fl uctuaciones del desempleo en torno

a su nivel estructural o de largo plazo para Andalucía y la economía española en

su conjunto. Estos autores plantean un análisis alternativo al planteado por Leal

et al., utilizando el índice de producción industrial como indicador de la evolución

cíclica de la actividad económica. En este trabajo, una vez extraído el componente

cíclico de las series mediante un fi ltro de HP, se utilizan una serie de modelos VAR

para contrastar la dinámica de las desviaciones de la actividad económica respecto

a su tendencia y del desempleo respecto a su nivel estructural.

4. CONCLUSIONES

La medición del nivel de producción potencial de una economía constituye un

elemento fundamental para la adopción de políticas macroeconómicas, dado que

permite obtener una estimación de la brecha o gap de la producción. La existencia

de fl uctuaciones cíclicas, provoca que, en el corto plazo, la producción presente

desviaciones transitorias respecto a su tendencia de largo plazo. Estas desviacio-

nes proporcionan información relevante para la determinación de la posición de la

economía en el ciclo, así como sobre las presiones infl acionistas, la utilización de

la capacidad productiva y la obtención de componentes estructurales, como por

ejemplo en relación al saldo presupuestario del gobierno. Estos elementos han

motivado la existencia de un elevado interés en la literatura en la medición del

nivel de producción potencial de la economía.

El principal problema reside en que el nivel de producción potencial de

una economía no es directamente observable, por lo que hemos de recurrir a su

estimación. En la literatura encontramos una gran variedad de métodos para, a

través de los datos de producción, descomponerlos en un componente cíclico y

en un componente tendencia, que se correspondería con el nivel de producción de

largo plazo o potencial. En la práctica, existen dos enfoques diferentes: el enfoque

estructural o económico y el enfoque estadístico. El primer enfoque parte de la

defi nición de nivel de producción potencial como aquel en el cual se utiliza toda

la capacidad productiva de la economía. Para su estimación hemos de recurrir a

instrumentos teóricos, como la función de producción y la estimación de la NAIRU y

la curva de Phillips. Por su parte, los métodos estadísticos no requieren de ninguna

base teórica y consisten en técnicas de descomposición de una serie temporal. Así,

consiste en descomponer el nivel de producción de una economía en un componente

transitorio que estaría ligado al ciclo económico y otro componente permanente

que estaría asociado al nivel de producción de largo plazo de la economía o nivel


97



de producción potencial. Ambos enfoques presentan ventajas e inconvenientes, al

tiempo que cada método da lugar a resultados que son diferentes. Esto provoca

que la literatura empírica ofrezca una gran variedad de resultados que en muchos

casos resultan contradictorios. En este sentido los últimos desarrollos tratan de

combinar los métodos estadísticos con los métodos estructurales, en un intento de

obtener estimaciones del nivel de producción potencial más robustas.

REFERENCIASADAMS C. Y D. T. COE (1990), A System Approach to Estimating the Natural Rate of

Unemployment and Potential Output for the United States IMF Working Paper No. 2. Washington, D.C.: IMF.

ALONSO GUINEA, F. Y J. L. CENDEJAS BUENO (2006), Convergencia presupuestaria y ciclo económico en la Unión Europea, Revista de Economía Mundial, vol. 15, pp. 35-64.

APEL M. Y P. JANSON (1999), System estimates of potential output and the Nairu, Empiri-cal Economics, vol. 24, pp. 373-388

ARTIS M. Y W. ZHANG (1997), International business cycles and the ERM: is there a European Business Cycle, International Journal of Finance and Economics, vol. 2, pp. 1–16.

ARTUS, J. R. (1977), Measures of Potential Output in Manufacturing for Eight Industrial Countries, 1955-78. IMF Staff Papers, Vol. 24. Washington, D.C.: IMF

BANCO DE ESPAÑA (2007), La situación actual y las perspectivas de la economía espa-ñola. Nota de respuesta a la consulta del Ministerio en relación con el artículo 8.2 de la Ley General de Estabilidad Presupuestaria.

BAXTER M. Y R.G. KING (1995), Measuring business cycles: approximate band-pass fi lters for economic series, NBER Working paper, n°5022.

BEFFY, P. O., OLLIVAUD, P., RICHARDSON, P. Y SÉDILLOT, F. (2006), New OECD methods for supply-side and medium-term assessments: A capital services approach. Working paper No. 482, OECD.

BEVERIDGE S. Y C.R. NELSON (1981), A new approach to the decomposition of eco-nomic time series into permanent and transient components with particular attention to measurement of the business cycle, Journal of Monetary Economics, Vol. 7, pp. 151-174.

BILLMEIER, A. (2009), Ghostbusting: which output gap really matters?, International Eco-nomics and Economic Policy, vol. 6, pp. 391-419.

BLANCHARD O. J. Y D. QUAH (1989), The dynamic effect of aggregate demand and supply disturbances, American Economic Review, vol. 79, pp. 655-673.

BÓGALO, J. Y E. M. QUILIS (2003), Estimación del ciclo económico mediante fi ltros de Butterworth, Boletín Trimestral de Coyuntura, nº 87, INE.

BOLT W. Y P.J.A. VAN ELS (1998), Output Gap and Infl ation in the EU, De Nederlandsche Bank Working Paper Series No. 550.

BORONDO, C.; Y. GONZÁLEZ Y B. RODRÍGUEZ (1999a), Convergencia cíclica dentro de la UE: el caso de España, Moneda y Crédito, nº 208, pp. 171-212.

BORONDO, C., Y. GONZÁLEZ Y B. RODRÍGUEZ (1999b), El ciclo económico en Castilla y León, Revista Situación, BBVA, monográfi co sobre Castilla y León.


98



BOUTHEVILLAIN C., P. COUR-THIMANN, G. VAN DEN DOOL, P. HERNANDEZ DE COS, G. LANGENUS, M. MOHR, S. MOMIGLIANO, M. TUJULA (2001), Cyclically adjusted budget balance: an alternative approach, ECB Working Paper n°77, September.

BÖWER, U. Y C. GUILLEMINEAU (2006), Determinants of business cycle synchronisation across euro area countries, working paper series nº 587, European Central Bank.

BUTLER L. (1996), A semi-structural method to estimate potential output:combining eco-nomic theory with a time-series fi lter, The Bank of Canada’s New Quarterly Model, Part 4, Technical Report n°77.

CAMACHO, M., G. PEREZ-QUIROS Y L. SAIZ (2006), Are European business cycles close enough to be just one?, Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 30, pp. 1687-1706.

CAMACHO, M., G. PEREZ-QUIROS Y L. SAIZ (2008), Do European business cycles look like one?, Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 32, pp. 2165-2190.

CASTAÑEDA FERNÁNDEZ, J. E. (2009), Reglas fi scales activas: el caso de España (1981-2007), Papeles de trabajo nº 4/09, Instituto de Estudios Fiscales.

CAYEN J. P. Y S. VAN NORDEN (2002), La fi abilité des estimations de l’écart de production au Canada, Banque du Canada, Document de travail 2002-10.

CERRA V. Y S. C. SAXENA (2000), Alternative methods of estimating potential output and the output gap : an application to Sweden, IMF WP/00/59.

CHAGNY O. Y J. DÖPKE (2001), Measures of the output gap in the euro-zone: an empiri-cal assessment of selected methods, Kiel Working Paper n°1053, June.

CLARK, P. K. (1987), The Cyclical Component of U.S. Economic Activity , Quaterly Journal of Economics, vol. 102, pp. 797-814.

COGLEY T. Y J.M. NASON (1995), Effect of the Hodrick-Prescott fi lter on trend and dif-ference stationary time series: implication for business cycle research, Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 19, pp. 253-278

COMISIÓN EUROPEA (2002), Public Finances in EMU-2002, European Economy, vol. 3, pp. 1-220.

COOLEY T.F. Y M. DWYER (1998), Business cycle analysis without much theory: a look at structural vars, Journal of Econometrics, vol. 83, pp. 57-88

CORRALES, F., J. VARELA Y R. DOMENECH (2002), Los saldos presupuestarios cíclico y estructural de la economía española, Hacienda Pública Española, vol. 162, pp. 9-33.

CORREIA, I., J. C. NEVES Y S. REBELO (1995), Business Cycle in a Small Open Economy, European Economic Review, vol. 39, pp. 1089–1113.

COTIS, J. P., J. ELMESKOV Y A. MOUROUGANE (2005), “Estimates of Potential Output: Benefi ts and Pitfalls from a Policy Perspective”, in L. Reichlin (ed.), Euro Area Business Cycle: Stylised Facts and Measurement Issues, CEPR, London.

CUADRADO, J. R., T. MANCHA Y R. GARRIDO (1998), Convergencia regional en España: hechos, tendencias y perspectivas, Fundación Argentaria:Visor, Madrid.

CUADRADO, J. R. Y A. ORTIZ (2001), Business Cycle and Service Industries: General Trends and the Spanish Case, Service Industries Journal, vol. 21, pp. 103-122.

DE BROUWER G. (1998), Estimating output gaps, Research Discussion Paper 9806, Reserve Bank of Australia.

DE MASI P. (1997), IMF estimates of potential output: theory and practice, Staff Studies for the World Economic Outlook, December.

DE SILVA, A., R. J. HYNDMAN Y R. SNYDER (2009), A multivariate innovations state space Beveridge-Nelson decomposition, Economic Modelling, vol. 26, pp. 1067-1074.


99



DENIS C., K. MC MORROW Y W. RÖGER (2002), Production function approach to calculating potential growth and output gaps – estimates for the EU Member States and the US, ECFIN Economic paper, n°176.

DENIS, C., D. GRENOUILLEAU, K, MCMORROW Y W. RÖGER. (2006), Calculating potential growth rates and output gaps – A revised production function approach, Economic papers No. 247, European Commission.

DOLADO, J. J., M. SEBASTIÁN Y M. VALLÉS (1993), Cyclical patterns of the Spanish economy, Investigaciones Económicas, vol. 17, pp. 445-473.

DOMENECH, R. Y V. GÓMEZ (2005), Ciclo económico y desempleo estructural en la economía española, Investigaciones Económicas, vol. 29, pp. 259-288.

DOMENECH, R., A. ESTRADA Y L. GONZÁLEZ-CALBET (2007), Potential Growth and Business Cycle in the Spanish Economy: Implications for Fiscal Policy, working paper 0705, International Economics Institute, Universidad de Valencia.

DONDERS, J. Y C. KOLLAU (2002), The Cyclically Adjusted Budget Balance: The Brus-sels Methodology, Division of General Financial and Economic Policy of the Dutch Ministry of Finance.

DUPASQUIER, C., A. GUAY Y P. ST-AMANT (1999). A Survey of Alternative Methodologies for Estimating Potential Output and the Output gap, Journal of Macroeconomics, vol. 21, pp. 577–595.

ESTRADA, A., I. HERNANDO Y D. LÓPEZ-SALIDO (2002), La NAIRU en la economía española, Moneda y Crédito, 205, pp. 69-107.

ESTRADA, A., P. HERNÁNDEZ DE COS Y J. JAREÑO (2004), Una estimación del creci-miento potencial para la economía española, Documentos Ocasionales, n.º 0405, Banco de España.

FAGAN G., J. HENRY Y R. MESTRE (2001), An area-wide model for the euro area, Eu-ropean Central Bank, working paper 42.

FERRAZ, E. Y E. ORTEGA (2007), Cyclical charateristics of the Spanish economy in the period 1980-2005, Economic Bulletin, January 2007, Banco de España.

FORNI M. Y L. REICHLIN (1998), Cyclical adjustment of government budget balances: evaluation of alternative trend estimation methods and of the cyclical sensitivity of budgetary components, Internal study for the DG ECFIN, July.

GADEA, M. D., A. GÓMEZ LOSCOS Y A. MONTAÑÉS (2006), How many regional business cycles are there in Spain? A MS-VAR approach, Documento de trabajo 27/2006, Fundación Economía Aragonesa.

GALÍ, J., M. GERTLER Y D. LÓPEZ-SALIDO (2007), Markups, Gaps, and The Welfare Costs of Business Fluctuations, Review of Economics and Statistics, vol. 89, pp. 44–59

GARCÍA-CARRO PEÑA, B., A. I. CRUZ FERREIRO, I. LÓPEZ MARTÍNEZ Y M. AMENEIRO GÓMEZ (2007), Los ciclos de la industria española: evaluación de sus relaciones dinámicas, causalidades e impactos, Economía Industrial, nº 363, pp. 223-236.

GARCÍA-FERRER, A., R. QUERALT Y C. BLÁZQUEZ (2001), A growth cycle characterisa-tion and forecasting of the Spanish economy: 1970–1998, International Journal of Forecasting, vol. 17, pp. 517-532.

GARDEAZÁBAL, J. Y M. C. IGLESIAS (2000), ¿Causan los ciclos del G7 el ciclo español?, Revista de Economía Aplicada, vol. 8, pp. 39-80.

GERLACH S. Y F. SMETS (1999), Output gaps and monetary policy in the EMU area, European Economic Review, vol. 43, pp. 801-812.


100



GIMÉNEZ, E. L. Y J. M. MARTÍN MORENO (2002), On the role of money in a business cycle model of a small open economy: The case of Spain, Spanish Economic Review, vol. 4, pp. 159-177.

GIORNO C., P. RICHARDSON, D. ROSEVEARE Y P. VAN DEN NOORD (1995), Estimat-ing potential output, output gaps and structural budget balances, OECD Economic Department Working Paper, n°157

GOUVEIA, Y CORREIA (2008), Business cycle synchronisation in the Euro area: the case of small countries, International Economics and Economic Policy, vol. 5, pp. 103-121.

GUAY, A. Y P. ST. AMANT (2005), Do the Hodrick-Prescott and Baxter-King Filters Provide a Good Approximation of Business Cycles?, Annales D’Économie et De Statistique, vol. 77, pp. 133-155.

HARVEY A.C. Y A. JAEGER (1993), Detrending, stylised facts and the business cycle, Journal of Applied Econometrics, vol. 8, pp. 231-47.

HODRICK R.J. Y E.C. PRESCOTT (1997), Postwar US business cycles: an empirical inves-tigation, Journal of Money, Credit and Banking, vol. 29, pp. 1-16.

IZQUIERDO, M. Y J. JAREÑO (2007), Estimaciones del crecimiento potencial de la economía española, Boletín Económico del Banco de España, nº 11, pp. 73-80.

JORBA, J. (2007), Estimació de l’output potencial de l’economia catalana (1980-2007), Papers de treball, nº 6/2007, Generalitat de Catalunya, Departament d’Economia i Finances, Direcció General d’Anàlisi i Política Econòmica.

KAISER R. Y A. MARAVALL (1999), Estimation of the business cycle : a modifi ed Hodrick-Prescott, Banco de España, Servicio de Estudios, Documento de Trabajo, n°9912.

KICHIAN M. (1999), Measuring potential output with a state space framework, Working Paper 99-9, Bank of Canada.

KING R.G. Y S.T. REBELO (1993), Low frequency fi ltering and real business cycles, Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 17, pp. 207-233.

KUTTNER K.N. (1994), Estimating potential output as a latent variable, Journal of Business and Economic Statistics, vol. 12, pp. 361-68

LAGO PEÑAS, S. (2001), Crecimiento y convergencia: apuntes para un balance de la economía gallega en las dos últimas décadas, Revista de Estudios Regionales, nº 61, pp. 191-214.

LAXTON D. Y R. TETLOW (1992), A simple multivariate fi lter for the measurement of potential output, Technical Report n°59, Bank of Canada.

LEAL, T., J. J. PÉREZ Y J. RODRÍGUEZ (2002), Pautas cíclicas de la economía andaluza en el período 1984-2001: una análisis comparado, Documento de Trabajo Serie Economía E2002/18, centrA: Fundación Centro de Estudios Andaluces.

LEMOINE, M., G. L. MAZZI, P. MONPERRUS-VERONI Y F. REYNES (2010), A New Production Function Estimate of the Euro Area Output Gap, Journal of Forecasting, vol. 29, pp. 29-53.

LORES, F. X. (2001), Growth and cyclical fl uctuations in Spanish macroeconomic series, Working Paper 01-46, Economics Series 09, Departamento de Economía, Univer-sidad Carlos III de Madrid.

MC MORROW, K. Y W. ROEGER (2001), Potential Output: Measurement Methods, New Economy Infl uences and Scenarios for 2001-2010. A Comparison of the EU15 and the US, Economic Papers no. 150. Directorate-General for Economic and Financial Affairs. European Commission.

MENASHE, Y. Y Y. YAKHIN (2004), Mind the Gap: Structural and Nonstructural Approaches to Estimating Israel’s Output Gap, Israel Economic Review, vol. 2, pp. 79-106.


101



MINGORANCE ARNÁIZ, A. C. (2009), Convergencia económica en España y coordinación de políticas económicas. Un estudio basado en la estructura productiva de las CC. AA., Documento de trabajo, nº 444/2009, Fundación de las Cajas de Ahorros.

MISE, E., T. H. KIM Y P. NEWBOLD (2005), On suboptimality of the Hodrick-Prescott fi lter at time series endpoints, Journal of Macroeconomics, vol. 27, pp. 53-67.

MURRAY, C.J. (2003), Cyclical Properties of Baxter-King Filtered Time Series, Review of Economics and Statistics, 85, 472-476.

MUSSO A. Y T. WESTERMANN (2005), Assessing Potential Output Growth in Euro Area: A Growth Accounting Perspective, European Central Bank, Research Paper 22.

NELSON, C. R. (2008), The Beveridge_Nelson decomposition in retrospect and prospect, Journal of Econometrics, vol. 146, pp. 202-206.

ORPHANDIDES, A. Y S. VAN NORDEN (2004), The reliability of infl ation forecasts based on output gap estimates in real time, FEDS Working paper No. 68.

PEDERSEN, T.M. (2001), The Hodrick-Prescott Filter, the Slutzky Effect, and the Distor-tionary Effect of Filters, Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 25, pp. 1081-1101.

PÉREZ, J.J., J. RODRÍGUEZ Y C. USABIAGA (2002), Análisis Dinámico de la Relación entre Ciclo Económico y Ciclo del Desempleo en Andalucía en Comparación con el Resto de España, Documento de Trabajo nº E2002/07, centrA: Centro de Estudios Andaluces..

PÉREZ, J.J., J. RODRÍGUEZ Y C. USABIAGA (2003), Análisis Dinámico de la Relación entre Ciclo Económico y Ciclo del Desempleo: Una Aplicación Regional, Investigaciones Regionales, nº 2, pp. 141-162.

PROIETTI, T., A. MUSSO Y T. WESTERMANN (2007), Estimating potential output and the output gap for the euro area: a model-based production function approach, Empirical Economics, vol. 33, pp. 85-113.

PROIETTI T. (2008), Structural Time Series Models for Business Cycle Analysis, CEIST, Research Paper Series, vol. 6, no. 109.

PUCH, L. A. Y O. LICANDRO (1997), Are there any special features in the spanish busi-ness cycle?, Investigaciones Economicas, vol. 21, pp. 361-394.

QUAH, D. (1992), The relative importance of permanent and transitory components: identifi cation and some theoretical bounds, Econometrica, vol. 60, pp. 107-118.

RAMAJO HERNÁNDEZ, J. (2009), Un análisis SVAR de la efectividad de la política fi scal en España, Anales de Economía Aplicada, nº 23, ASEPELT/Delta Publicaciones Universitarias.

RAVN, M. Y H. UHLIG (2002), On Adjusting the H-P Filter for the Frequency of Observa-tions, Review of Economics and Statistics, vol. 84, pp. 371-80.

RAYMOND, J.L. (1995), Análisis del ciclo económico, Papeles de Economía Española, nº 62, pp. 2-35.

RAZZAK W. Y R. DENNIS (1995), The output gap using the Hodrick-Prescott fi lter with a non-constant smoothing parameter: an application to New Zealand. Reserve Bank of New Zealand Discussion Paper n° 95/8.

ROEGER, W (2001), The Contribution of Information and Communication Technologies to Growth in Europe and the US: A Macroeconomic Analysis, DG ECFIN Economic Papers, No 147.

ROEGER W., (2006), The Production Function Approach to Calculating Potential Growth and Output Gaps Estimates for EU Member States and the US, Workshop on Perspec-


102



tives on potential output and productivity growth, organised by Banque de France and Bank of Canada, April 24 and 25, 2006.

ROSS, K. Y A. J. UBIDE (2001), Mind the Gap: What is the Best Measure of Slack in the Euro Area?, Working Paper No. 01/203. Fondo Monetario Internacional.

SCACCIAVILLANI, F. Y P. SWAGEL (2002), Measures of Potential Output: An Application to Israel. Applied Economics, vol. 34, pp. 945-957.

SENHADJI A. (2000), Sources of Economic Growth: An Extensive Growth Accounting Exercise, International Monetary Fund Staff Papers, vol. 47.

STOCK, J. Y M. WATSON (2002), Macroeconomic forecasting using diffusion indexes, Journal of Business and Economic Statistics, vol. 20, pp. 147–162.

TRUJILLO, F., M.D. BENÍTEZ Y P. LÓPEZ (2000), Trimestralización de los Valores Añadidos Sectoriales mediante Indicadores. Aplicación al Caso de Andalucía, Revista de Estudios Regionales, nº 57, pp. 59-97.

VAHID, F. Y R.F. ENGLE (1993), Common trends and common cycles, Journal of Applied Econometrics, vol. 8, pp. 341-360.

VILLAVERDE, J. Y A. MAZA (2009), The robustness of Okun’s law in Spain, 1980-2004. Regional evidence, Journal of Policy Modeling, vol. 31, pp. 289-297.

WATSON, M.W., 1986, Univariate detrending methods with stochastic trends, Journal of Monetary Economics, vol. 18, pp. 49-75.

WILLMAN, A. (2002), Euro Area Production Function and Potential Output: A Supply Side System Approach, Working Paper Series 153, Banco Central Europeo.

ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN POTENCIAL Y BRECHA DE PRODUCCIÓN: UNA REVISIÓN DE...

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