Integración fraccional y cointegración. Desarrollos teóricos univariantes y multivariantes
Aplicaciones en economía y finanzas y en otras áreas con series de tiempo
Este proyecto se centra en el estudio de las series de tiempo. En particular, se enfoca en la integración fraccional y cointegración fraccional y, en general, en los procesos de memoria larga, también llamados procesos con dependencia fuerte. El proyecto tiene una parte teórica y una parte empírica.
Está relacionada con las extensiones univariantes y multivariantes de los modelos integrados fraccionalmente a ámbitos no lineales de naturaleza de tipo estocástica y con funciones espectrales que presentan la singularidad o polo en la frecuencia cero.
Se estudiará en detalle los modelos con singularidades o polos en frecuencias distintas de cero permitiendo la existencia de posibles cambios de tipo estructural en periodos de tiempo desconocidos.
Se analizarán los modelos con múltiples estructuras cíclicas, con el número de estructuras siendo estimado endógenamente en el modelo a partir de los datos.
También se presentarán los modelos multivariantes FVAR o VAR (Vector Auto Regressive) fraccionales, con distintos órdenes de integración en cada una de las series individuales.
Esto nos permitirá el estudio simultáneo de series de tiempo con distintos grados de persistencia. Se propondrán contrastes de hipótesis sobre la igualdad de los órdenes de integración como un paso previo al estudio de la cointegración fraccional (FVCAR).
En este proyecto también se desarrollarán los códigos de programación para la aplicación de los modelos teóricos desarrollados en el apartado anterior y se emplearán dichos códigos en el estudio de numerosas series de tiempo, que abarcarán campos tan diversos como la macroeconomía, las finanzas, las criptomonedas, la economía del desarrollo, el turismo, el medio ambiente y el cambio climático.
En este contexto empírico, se estudiarán distintas teorías tales como la hipótesis de Fisher, la paridad en el poder de compra, la histéresis en el desempleo o la eficiencia en los mercados financieros usando las técnicas econométricas propuestas en el proyecto.
También se explorará el grado de persistencia en series tales como la inflación y el desempleo, examinando si dicha persistencia se ha mantenido estable a lo largo del tiempo.
En contextos multivariantes, se estudiarán relaciones entre variables tales como los precios y los salarios, los tipos de interés a corto y largo plazo, los precios de los activos y los dividendos, o incluso el consumo y la renta, etc.
En las series relacionadas con el medio ambiente, se investigarán las tendencias, tanto lineales como no lineales, en la evolución de los agentes contaminantes tales como las PM o el CO2 y en relación con el clima. Se estudiarán entre otras las hipótesis relacionadas con la amplificación del Ártico (Artic Amplification) y el Cambio Global (Global Change).
Nuestro equipo
INVESTIGADOR PRINCIPAl
EQUIPO DE INVESTIGACIÓN
Ernesto María Gavassa Pérez (Facultad de Económicas)
Itzel De Haro López (Navarra Center for International Development)
PID2023-149516NB-I00
