{"id":5761,"date":"2023-03-03T13:31:08","date_gmt":"2023-03-03T13:31:08","guid":{"rendered":"https:\/\/aaep.org.ar\/?p=5761"},"modified":"2023-03-03T13:31:10","modified_gmt":"2023-03-03T13:31:10","slug":"analisis-de-sensibilidad-en-modelos-de-equilibrio-general-computable-el-metodo-de-la-cuadratura-gaussiana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aaep.org.ar\/?p=5761","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de sensibilidad en modelos de equilibrio general computable &#8211; el m\u00e9todo de la cuadratura Gaussiana"},"content":{"rendered":"<iframe loading=\"lazy\" class=\"wonderplugin-pdf-iframe\" src=\"https:\/\/aaep.org.ar\/wp-content\/plugins\/wonderplugin-pdf-embed\/pdfjslight\/web\/viewer.html?v=2&file=https:\/\/aaep.org.ar\/works\/works2022\/4560.pdf\" width=\"100%\" height=\"600px\" style=\"border:0;\"><\/iframe>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abEn el \u00e1mbito de la investigaci\u00f3n econ\u00f3mica aplicada se ha popularizado la utilizaci\u00f3n de modelos de Equilibrio General Computable (EGC) para comparar el impacto de las pol\u00edticas p\u00fablicas y de los choques (shocks) ex\u00f3genos sobre los precios relativos, el producto, el empleo en los distintos sectores, el ingreso y el consumo de los hogares.<br \/>\nPara la calibraci\u00f3n de los modelos, en algunos casos se requiere informaci\u00f3n adicional sobre elasticidades de sustituci\u00f3n, que deben ser provistas por el analista. Esta necesidad de contar con estimaciones ex\u00f3genas de elasticidades como par\u00e1metros para las funciones de comportamiento es un punto d\u00e9bil de la calibraci\u00f3n de los modelos EGC, tanto por la frecuente escasez de estimaciones sectoriales para la econom\u00eda bajo estudio como por la fuerte discrepancia de las estimaciones econom\u00e9tricas disponibles cuando estas existen. Este problema ha sido reconocido por los practicantes desde los comienzos de la especialidad.<br \/>\nEs por eso que surge la necesidad de realizar an\u00e1lisis de sensibilidad respecto de estos par\u00e1metros proporcionados, es decir una cuantificaci\u00f3n de la variaci\u00f3n de los resultados del modelo en funci\u00f3n de una variaci\u00f3n de los valores de los par\u00e1metros en un rango determinado.<br \/>\nUna forma sencilla, aunque no generalmente utilizada, de realizar el an\u00e1lisis es determinar subjetivamente o mediante asesoramiento experto, los valores m\u00e1ximos y m\u00ednimos que adoptar\u00edan los par\u00e1metros bajo ciertos supuestos pertinentes. Llamaremos a este enfoque \u201cdetermin\u00edstico\u201d.<br \/>\nEn este caso pueden calcularse los valores m\u00e1ximos y m\u00ednimos que adoptar\u00e1n las variables de inter\u00e9s en el caso de que los par\u00e1metros tomen sus valores extremos. Sin embargo esta propuesta es poco atractiva debido a la escasa probabilidad de ocurrencia de dichos valores extremos. Podr\u00edan considerarse los valores obtenidos con esta metodolog\u00eda como cotas que determinan un intervalo m\u00e1ximo para los valores a determinar mediante una metodolog\u00eda m\u00e1s adecuada.<br \/>\nOtra de las formas usuales de realizar este an\u00e1lisis consiste en suponer distribuciones continuas de probabilidad para la variaci\u00f3n de los par\u00e1metros (en general uniformes o triangulares, para que la variaci\u00f3n sea acotada) y realizar un experimento de Montecarlo, realizando extracciones de la distribuci\u00f3n multivariada resultante. Esto puede hacerse, ya sea suponiendo independencia en la variaci\u00f3n de cada uno de los par\u00e1metros o considerando la existencia de una covariaci\u00f3n de los mismos.<br \/>\nSin embargo, esta metodolog\u00eda choca con la muy mentada \u201cmaldici\u00f3n de la dimensionalidad\u201d que resulta dif\u00edcil de superar para el caso de los modelos con una gran cantidad de par\u00e1metros a considerar en el an\u00e1lisis. Este enfoque lo denominaremos \u201cMontecarlo\u201d<br \/>\nUna alternativa a esta metodolog\u00eda consiste en proponer una discretizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n continua de probabilidad de los par\u00e1metros para, de esta forma, reducir el n\u00famero de valores posibles de los mismos y as\u00ed reducir la cantidad de iteraciones en la resoluci\u00f3n del modelo.<br \/>\nUsualmente los investigadores dividen el dominio de la funci\u00f3n en intervalos de igual probabilidad y asignan la probabilidad asociada de cada subintervalo a un punto situado en la media o en la mediana del mismo. El problema con este procedimiento usual de discretizaci\u00f3n es que s\u00f3lo preserva el primer momento de la distribuci\u00f3n considerada en su conjunto, pero en general subestima el valor de los momentos pares de orden superior y, en el caso de un soporte de la distribuci\u00f3n con valores positivos, tambi\u00e9n el de los momentos superiores impares. A este enfoque lo denominaremos \u201cdiscretizaci\u00f3n cl\u00e1sica\u201d<br \/>\nEn esta ponencia, siguiendo trabajos publicados por varios autores, se propone una discretizaci\u00f3n basada en la Cuadratura Gaussiana que preserva los momentos hasta un cierto orden que depende de la cantidad de puntos utilizada y que permite una mejor aproximaci\u00f3n a los momentos de la funci\u00f3n que representa al modelo de inter\u00e9s. Llamaremos a este enfoque \u201ccuadratura gaussiana\u201d.<br \/>\nPara mostrar la influencia de dicha discretizaci\u00f3n alternativa utilizando Cuadraturas Gaussianas, se desarrolla finalmente un an\u00e1lisis de sensibilidad a la variaci\u00f3n de los par\u00e1metros de un modelo econ\u00f3mico de Equilibrio General Computable sencillo, y se muestra c\u00f3mo la discretizaci\u00f3n usual subestima la variaci\u00f3n de los resultados. La comparaci\u00f3n se realiza contra un an\u00e1lisis de sensibilidad realizado mediante una simulaci\u00f3n del tipo de Montecarlo, que es una soluci\u00f3n m\u00e1s exacta, pero que justamente se  pretende evitar debido a la ya mencionada \u201cmaldici\u00f3n de la dimensionalidad\u201d.\u00bb<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","footnotes":""},"categories":[29],"tags":[30],"class_list":["post-5761","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-anales","tag-aaep-anales-2022"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>An\u00e1lisis de sensibilidad en modelos de equilibrio general computable - el m\u00e9todo de la cuadratura Gaussiana - Asociaci\u00f3n Argentina de Econom\u00eda Pol\u00edtica<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"noindex, follow\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"An\u00e1lisis de sensibilidad en modelos de equilibrio general computable - el m\u00e9todo de la cuadratura Gaussiana - Asociaci\u00f3n Argentina de Econom\u00eda Pol\u00edtica\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"&quot;En el \u00e1mbito de la investigaci\u00f3n econ\u00f3mica aplicada se ha popularizado la utilizaci\u00f3n de modelos de Equilibrio General Computable (EGC) para comparar el impacto de las pol\u00edticas p\u00fablicas y de los choques (shocks) ex\u00f3genos sobre los precios relativos, el producto, el empleo en los distintos sectores, el ingreso y el consumo de los hogares. 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A este enfoque lo denominaremos \u201cdiscretizaci\u00f3n cl\u00e1sica\u201d En esta ponencia, siguiendo trabajos publicados por varios autores, se propone una discretizaci\u00f3n basada en la Cuadratura Gaussiana que preserva los momentos hasta un cierto orden que depende de la cantidad de puntos utilizada y que permite una mejor aproximaci\u00f3n a los momentos de la funci\u00f3n que representa al modelo de inter\u00e9s. Llamaremos a este enfoque \u201ccuadratura gaussiana\u201d. Para mostrar la influencia de dicha discretizaci\u00f3n alternativa utilizando Cuadraturas Gaussianas, se desarrolla finalmente un an\u00e1lisis de sensibilidad a la variaci\u00f3n de los par\u00e1metros de un modelo econ\u00f3mico de Equilibrio General Computable sencillo, y se muestra c\u00f3mo la discretizaci\u00f3n usual subestima la variaci\u00f3n de los resultados. La comparaci\u00f3n se realiza contra un an\u00e1lisis de sensibilidad realizado mediante una simulaci\u00f3n del tipo de Montecarlo, que es una soluci\u00f3n m\u00e1s exacta, pero que justamente se pretende evitar debido a la ya mencionada \u201cmaldici\u00f3n de la dimensionalidad\u201d.\"","og_url":"https:\/\/aaep.org.ar\/?p=5761","og_site_name":"Asociaci\u00f3n Argentina de Econom\u00eda Pol\u00edtica","article_published_time":"2023-03-03T13:31:08+00:00","article_modified_time":"2023-03-03T13:31:10+00:00","author":"aaepolitica","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@aaepoficial","twitter_site":"@aaepoficial","twitter_misc":{"Escrito por":"aaepolitica"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/aaep.org.ar\/?p=5761#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/aaep.org.ar\/?p=5761"},"author":{"name":"aaepolitica","@id":"https:\/\/aaep.org.ar\/#\/schema\/person\/7150b747ba20875259c74b2cd177316c"},"headline":"An\u00e1lisis de sensibilidad en modelos de equilibrio general computable &#8211; 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