Identifying economic cycles in Spain using wavelet functionsoil price, industrial production and consumer price indices
- 1 Department of Applied Economics and Quantitative Methods, Universidad de La Laguna (ULL)
ISSN: 1575-605X
Año de publicación: 2018
Volumen: 19
Número: 1
Páginas: 1-16
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: Rect@: Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA
Resumen
Este artículo analiza la realidad cíclica de la macroeconomía española en base a tres variables relevantes y a lo largo del periodo temporal más amplio que nos ha permitido la disponibilidad de datos: Precio del Petróleo (1946M1- 2015M9), Índice de Producción Industrial (1993M2-2015M9) e Índice de Precios al Consumidor (1961M1-2015M9). El impacto que ejerce el precio del petróleo en la economía ha sido estudiado extensa e intensamente, aunque modelizar sus efectos no es una cuestión trivial. Nuestra contribución se centra en la aplicación de funciones wavelet tipo Morlet para identificar la presencia de ciclos inestables en base a los datos conocidos mediante la computación de la Potencia Espectral Wavelet usando MATLAB. Adicionalmente, algunas técnicas bivariantes son útiles para visualizar la relación entre las tres variables consideradas. En concreto, la Coherencia Wavelet Cruzada a través de las diferentes fases puede usarse para detectar sincronismos y posibles relaciones de causalidad según bandas de frecuencia a lo largo del tiempo. Finalmente, los resultados obtenidos por otros autores para las economías de Estados Unidos y Alemania, en base a estas mismas variables y mismas técnicas con funciones wavelets, nos permiten añadir algunas conclusiones comparativas.
Información de financiación
This research was funded in part by Spanish Ministry of Education and Science (MTM2012-38163-C06-01 and MTM2015-71352-P).Financiadores
-
Ministry of Education and Science
Spain
- MTM2012-38163-C06-01
- MTM2015-71352-P
Referencias bibliográficas
- Addison, P. S., The illustrated wavelet transform handbook: introductory theory and applications in science, engineering, medicine and finance (CRC Press, 2017).
- Aguiar-Conraria, L. and Soares, M.J., Oil and the macroeconomy: using wavelets to analyse old issues, Empirical Economics 40 (2011) 645-655.
- Tiwari, A. K., Oil prices and the macroeconomy reconsideration for Germany: Using continuous wavelet, Economic Modelling 30 (2013) 636-642.
- Gallegati, M., Wavelet analysis of stock returns and aggregate economic activity, Computational Statistics & Data Analysis 52(6) (2008) 3061-3074.
- 5. González-Concepción, C., Gil-Fariña, M. C. and Pestano-Gabino, C., Wavelet power spectrum and cross-coherency of Spanish economic variables, Empirical Economics, (2017) 1-28, https://doi.org/10.1007/s00181-017-1295-5.
- MATLAB 7.0, Software The Language of Technical Computing (The MathWorks, 2011).
- Aguiar-Conraria, L. and Soares, M.J., The Continuous Wavelet Transform: A Primer, https://repositorium.sdum.uminho.pt/bitstream/1822/12398/4/NIPE_WP_16_2011.pdf, NIPE WP 16 (2011)
- 8. Baumeister, Christiane; K., L., Forty Years of Oil Price Fluctuations: Why the Price of Oil May Still Surprise Us", The Journal of Economic Perspectives 30 (1) (2016) 139–160. doi:10.1257/jep.30.1.139.
- Bekiros, S., Nguyen, D. K., Junior, L. S., & Uddin, G. S., Information diffusion, cluster formation and entropy-based network dynamics in equity and commodity markets, European Journal of Operational Research 256(3) (2017) 945-961.
- 10. Álvarez, L. J., Hurtado, S., Sánchez, I. and Thomas, C., The impact of oil price changes on Spanish and euro area consumer price inflation, Economic Modelling 28(1) (2011) 422-431. https://doi.org/10.1007/s00181-017-1295-5 https://repositorium.sdum.uminho.pt/bitstream/1822/12398/4/NIPE_WP_16_2011.pdf
- Mingming, T. and Jinliang, Z., A multiple adaptive wavelet recurrent neural network model to analyze crude oil prices, Journal of Economics and Business, 64(4) (2012) 275-286.
- Pulido San Román, A. La predicción en Economía: Posibilidades y Limitaciones, Estudios de Economía Aplicada, 35(2) (2017) 215-228.