Estimación e interpretación del pronóstico ARMA con diferencia de logaritmos

Resumen

En el artículo se analiza el uso de modelos ARMA (Auto-Regresivo de Media Móvil) con diferencia de logaritmos para pronosticar series temporales económicas, que pueden ser utilizados para variables macroeconómicas como el PIB o la inflación, o variables financieras como el índice de bolsa o una serie de retornos de una acción. La diferencia de logaritmos estabiliza series no estacionarias, transformando datos en tasas de crecimiento para cumplir con los supuestos de estacionariedad del modelo ARMA. El artículo destaca la interpretación de los coeficientes AR (dependencia de valores pasados) y MA (dependencia de errores pasados) para predecir tendencias económicas. Estos modelos subrayan la precisión para pronósticos a corto plazo, pero advierten sobre limitaciones en contextos de alta volatilidad. Se concluye que la diferencia de logaritmos mejora la robustez del modelo, siendo una herramienta clave para economistas y tomadores de decisiones en política económica y financieras.