La temporalidad de la crisis económica generada por el SARS-CoV-2 Un enfoque de indicadores coincidentes
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Se estima un indicador de alerta temprana de los puntos de inflexión del ciclo de negocios mexicano, el
IAEM-MA3. Se calcula usando 34 variables representativas de la actividad económica. Este indicador permite detectar el momento de la recesión y, acompañado de otros modelos predictivos, permite arrojar conclusiones sobre la profundidad de la misma y el momento de la recuperación. Se encontró que la recesión generada por el SARS-CoV-2 comenzó realmente en marzo de 2020 y que su punto más bajo será en mayo. La recesión podría durar unos meses y el inicio de la recuperación del crecimiento a su nivel tendencial podría observarse hasta octubre de 2020. Lo anterior está condicionado no solo al desempeño de la política económica, sino también a que no surjan nuevos brotes del virus que paralicen nuevamente la economía.
Acevedo, I. (2018). Indicadores cıéclicos del IMAE. Foro de Investigadores de Bancos Centrales del Consejo Monetario Centroamericano. http://www.secmca.org/recard/index.php/foro/article/view/73
Bernanke, B. S. & Boivin, J. (2003). Monetary policy in a data-rich environment. Journal of Monetary Economics,50(3), 525-546. https://doi.org/10.1016/S0304-3932(03)00024-2
Bry, G. & Boschan, C. (1971). Programmed selection of cyclical turning points. Cyclical analysis of timeseries: Selected procedures and computer programs (pp. 7-63). NBER. https://www.nber.org/chapters/c2148.pdf
Burns, A. F. & Wesley, C. M. (1946). Measuring business cycles. Studies in Business Cycles, (2).
Chaverri-Morales, C. A. & Van-Patten-Rivera, D. M. (2014). Diseño de un indicador adelantado para la actividad económica de Costa Rica. https://repositorioinvestigaciones.bccr.fi.cr/handle/20.500.12506/94
Chicago Fed. (2020a). Background on the Chicago Fed National Activity Index. https://www.chicagofed.org/∼/media/publications/cfnai/background/cfnai-background-pdf.pdf
Chicago Fed. (2020b). Background on the Chicago Fed National Activity Index. https://www.chicagofed.org/∼/media/publications/cfnai/2020/cfnai-june2020-pdf.pdf?la=en
Drautzburg, T.et al. (2019). Why Are Recessions So Hard to Predict? Random Shocks and Business Cycles. Economic Insights,4(1), 1-8. https://www.philadelphiafed.org/- /media/research- and-data/publications/economic-insights/2019/q1/eiq119-predicting-recessions.pdf
Elizondo, R. (2017). Pronósticos de la estructura temporal de las tasas de inter ́es en México con base en un modelo afıén. Estudios Económicos (México, DF),32(2), 213-253. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sciarttext&pid=S0186-72022017000200213&lng=es&nrm=iso
Evans, C. L., Liu, C. T. & Pham-Kanter, G. (2002). The 2001 recession and the Chicago Fed National Activity Index: Identifying business cycle turning points. Economic Perspectives-Federal Reserve Bank of Chicago,26(3), 26-43. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.198.1254&rep=rep1&type=pdf
Fisher, J. D., Liu, C. T. & Zhou, R. (2002). When can we forecast inflation? Economic Perspectives-Federal Reserve Bank of Chicago,26(1), 32-44.
Hernández Trillo, F. & Vargas, B. (2012). Un modelo para la determinación del riesgo crediticio municipal en México. Investigación económica,71(280), 85-119. http://www.scielo.org. mx/scielo.php?script=sciarttext&pid=S0185-16672012000200004
Mintz, I. (1972). Dating American growth cycles.Economic Research: Retrospect and Prospect, Volume1, The Business Cycle Today(pp. 39-88). NBER. https://www.nber.org/chapters/c4393.pdf
Moore, G. H. & Shiskin, J. (1967). Indicators of Business Expansions and Contractions. National Bureauof Economic Research, Inc. https://ideas.repec.org/b/nbr/nberbk/moor67-2.html
Moore, G. H. (1961).Business cycle indicators (Vol. 1). Princeton University Press Princeton, NJ. Stock, J. H. & Watson, M. W. (1998). Diffusion indexes.NBER working paper, (w6702). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstractid=226366
Stock, J. H. & Watson, M. W. (1999). Forecasting inflation. Journal of Monetary Economics, 44(2), 293-335. https://doi.org/10.1016/S0304-3932(99)00027-6
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Se estima un indicador de alerta temprana de los puntos de inflexión del ciclo de negocios mexicano, el
IAEM-MA3. Se calcula usando 34 variables representativas de la actividad económica. Este indicador permite detectar el momento de la recesión y, acompañado de otros modelos predictivos, permite arrojar conclusiones sobre la profundidad de la misma y el momento de la recuperación. Se encontró que la recesión generada por el SARS-CoV-2 comenzó realmente en marzo de 2020 y que su punto más bajo será en mayo. La recesión podría durar unos meses y el inicio de la recuperación del crecimiento a su nivel tendencial podría observarse hasta octubre de 2020. Lo anterior está condicionado no solo al desempeño de la política económica, sino también a que no surjan nuevos brotes del virus que paralicen nuevamente la economía.
Acevedo, I. (2018). Indicadores cıéclicos del IMAE. Foro de Investigadores de Bancos Centrales del Consejo Monetario Centroamericano. http://www.secmca.org/recard/index.php/foro/article/view/73
Bernanke, B. S. & Boivin, J. (2003). Monetary policy in a data-rich environment. Journal of Monetary Economics,50(3), 525-546. https://doi.org/10.1016/S0304-3932(03)00024-2
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Burns, A. F. & Wesley, C. M. (1946). Measuring business cycles. Studies in Business Cycles, (2).
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Drautzburg, T.et al. (2019). Why Are Recessions So Hard to Predict? Random Shocks and Business Cycles. Economic Insights,4(1), 1-8. https://www.philadelphiafed.org/- /media/research- and-data/publications/economic-insights/2019/q1/eiq119-predicting-recessions.pdf
Elizondo, R. (2017). Pronósticos de la estructura temporal de las tasas de inter ́es en México con base en un modelo afıén. Estudios Económicos (México, DF),32(2), 213-253. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sciarttext&pid=S0186-72022017000200213&lng=es&nrm=iso
Evans, C. L., Liu, C. T. & Pham-Kanter, G. (2002). The 2001 recession and the Chicago Fed National Activity Index: Identifying business cycle turning points. Economic Perspectives-Federal Reserve Bank of Chicago,26(3), 26-43. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.198.1254&rep=rep1&type=pdf
Fisher, J. D., Liu, C. T. & Zhou, R. (2002). When can we forecast inflation? Economic Perspectives-Federal Reserve Bank of Chicago,26(1), 32-44.
Hernández Trillo, F. & Vargas, B. (2012). Un modelo para la determinación del riesgo crediticio municipal en México. Investigación económica,71(280), 85-119. http://www.scielo.org. mx/scielo.php?script=sciarttext&pid=S0185-16672012000200004
Mintz, I. (1972). Dating American growth cycles.Economic Research: Retrospect and Prospect, Volume1, The Business Cycle Today(pp. 39-88). NBER. https://www.nber.org/chapters/c4393.pdf
Moore, G. H. & Shiskin, J. (1967). Indicators of Business Expansions and Contractions. National Bureauof Economic Research, Inc. https://ideas.repec.org/b/nbr/nberbk/moor67-2.html
Moore, G. H. (1961).Business cycle indicators (Vol. 1). Princeton University Press Princeton, NJ. Stock, J. H. & Watson, M. W. (1998). Diffusion indexes.NBER working paper, (w6702). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstractid=226366
Stock, J. H. & Watson, M. W. (1999). Forecasting inflation. Journal of Monetary Economics, 44(2), 293-335. https://doi.org/10.1016/S0304-3932(99)00027-6
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