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Modelo para el pronóstico e identificación de inestabilidad financiera

Über Modelo para el pronóstico e identificación de inestabilidad financiera

Esta investigación es motivada, por las condiciones de incertidumbre que caracterizan hoy en día el entorno económico y financiero de los mercados emergentes, en particular para: Argentina, Brasil, Chile y México. Se desarrolla un instrumento operativo, práctico y funcional de ¿alertas tempranas¿, (de recesión o expansión¿) que estima la probabilidad de inestabilidad y vulnerabilidad financiera local. Se hace uso de modelos de predicción de tercera generación no lineales y de equilibrios múltiples. La estrategia de modelaje incluye un análisis de raíces unitarias y cointegración de variables fundamentales macro económica, que permite dar un mejor nivel de confiabilidad en las variables a incluir, es decir, identificar aquellas variables que sean más efectivas por motivos de causalidad que de casualidad, evitando a su vez solo incluir aquellas con r2 espurias. Se recurre a su vez a los modelos de elección discreta probit,- logt, dinámicos, de equilibrios múltiples. Texto de interés para aquellos lectores interesados en abundar sobre esta interesante temática de actualidad, la cual es basta y prometedora como sujeto de análisis.

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  • Sprache:
  • Spanisch
  • ISBN:
  • 9786202119726
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 192
  • Veröffentlicht:
  • 17. März 2023
  • Abmessungen:
  • 150x12x220 mm.
  • Gewicht:
  • 304 g.
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Beschreibung von Modelo para el pronóstico e identificación de inestabilidad financiera

Esta investigación es motivada, por las condiciones de incertidumbre que caracterizan hoy en día el entorno económico y financiero de los mercados emergentes, en particular para: Argentina, Brasil, Chile y México. Se desarrolla un instrumento operativo, práctico y funcional de ¿alertas tempranas¿, (de recesión o expansión¿) que estima la probabilidad de inestabilidad y vulnerabilidad financiera local. Se hace uso de modelos de predicción de tercera generación no lineales y de equilibrios múltiples. La estrategia de modelaje incluye un análisis de raíces unitarias y cointegración de variables fundamentales macro económica, que permite dar un mejor nivel de confiabilidad en las variables a incluir, es decir, identificar aquellas variables que sean más efectivas por motivos de causalidad que de casualidad, evitando a su vez solo incluir aquellas con r2 espurias. Se recurre a su vez a los modelos de elección discreta probit,- logt, dinámicos, de equilibrios múltiples. Texto de interés para aquellos lectores interesados en abundar sobre esta interesante temática de actualidad, la cual es basta y prometedora como sujeto de análisis.

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