Term structure and real-time learning

Abstract

Este artículo incorpora la estructura temporal de tipos de interés en un modelo EGED de media escala. La extensión resulta en un modelo de predicción multiperiódico que se estima bajo dos supuestos alternativos: aprendizaje adaptativo y expectativas racionales. La información de la estructura temporal de los tipos de interés permite caracterizar las expectativas de los agentes utilizando únicamente información disponible en el momento en que los agentes forman sus expectativas en tiempo real, hecho normalmente ignorado en la literatura de aprendizaje. El modelo estimado bajo aprendizaje mejora el ajuste de los datos respecto al modelo racional. Este ajuste incluye no solo datos macroeconómicos, sino también la curva de tipos y las expectativas de las tasas de crecimiento del consumo e inflación disponibles en la Encuesta de Expertos en Previsión Económica. Los resultados de estimación muestran que la mayoría de las fuentes endógenas de persistencia agregada se reducen de forma significativa con la incorporación de la estructura temporal en el modelo de predicción multiperiódico con aprendizaje.