Antoni Espasa

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Resumen de las aportaciones del Profesor Antoni Espasa en el campo de la predicción económica.

 

 

Predicción monetaria.


En Espasa y Pérez (1979), trabajo no publicado, ya que no lo permitía la política del Banco de España en dicho momento, se desarrolla por primera vez en España un conjunto de modelos cuantitativos para la instrumentación de la política monetaria. Estos modelos han sido utilizados sistemáticamente en el Banco de España, hasta que esa institución modificó su estrategia de control. En Espasa y Salaverría (1988) se realiza una revisión en profundidad de los modelos econométricos iniciales.

En Espasa (1980) se realiza un primer trabajo sobre demanda de efectivo en la economía española y en Escrivá y Espasa (1988) se desarrolla y estima un modelo sobre la determinación de las reservas en el sistema bancario.

En Espasa y Cancelo (1987) se estima un modelo para predecir la demanda diaria de circulación fiduciaria.

Referencias.

- Espasa, A. Y J. Pérez, (1979), “Within month predictions for monetary aggregates and Spanish monetary policy implementation”, 4th meeting of the Association d´Econometrie Appliquée, Roma, febrero.

- Espasa, A., (1980), “Las elasticidades de precio y renta en la determinación del efectivo en manos del público”, Estadística Española, nº 89, diciembre.

- Espasa, A., J.R. Cancelo, (1987), “Un modelo diario para la predicción de la circulación fiduciaria”, trabajo no publicado, Servicio de Estudios, Banco de España.

- Escrivá, J.L. y A. Espasa, (1988), “An econometric model for determination of banking system excess reserves”, capítulo 22 en Economic Modelling in the OECD countries, editado por H. Motamen, Chapman and Hall.

- Espasa, A. Y J. Salaverría, (1988), “Métodos cuantitativos para el análisis de la coyuntura monetaria en la economía española”, Boletín Económico, febrero.

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Inflación.


Un estudio evaluador de los modelos de inflación salarial hasta 1977 se encuentra en Espasa (1977).

En Espasa, Matea, Manzano, y Catasús (1987) se desarrolla y generaliza el enfoque propuesto de Espasa, Molina y Ortega (1984) planteando la necesidad de analizar la inflación, con fines de predicción y diagnóstico, mediante un esquema econométrico desagregado. El artículo fue concluyente en un conjunto de resultados que han marcado las pautas de trabajo en todo analista posterior sobre la inflación en España. En ese contexto Espasa y Matea (1991) precisan la metodología para el cálculo y predicción de la inflación subyacente.

En Espasa y Lorenzo (1995) se avanza en el enfoque desagregado para la predicción de la inflación y en la introducción de indicadores adelantados en los índices de precios específicos. Los modelos anteriores se utilizan en Espasa, Lorenzo y Escribano (1995) para defender el uso de las predicciones como base para el diagnóstico de la inflación y en Espasa y Lorenzo (1995) para el análisis de la convergencia en inflación de España con Europa.

En Espasa, Senra y Albacete (2002), se aborda el análisis y la predicción de la inflación en la euro área y se demuestra que modelos sobre una desagregación sectorial o geográfica generan predicciones más precisas qué modelos agregados. El artículo, además, analiza el interés de construir modelos vectoriales sobre cada uno de los tipos de desagregación mencionados que incluyan las restricciones a largo plazo existente sobre los distintos componentes. En Espasa y Albacete (2007) se demuestra que en el análisis de la inflación en la euro área es importante aplicar una desagregación conjunta por sectores en cada uno de los países del área. Se analiza una desagregación sectorial y geográfica mínima, para que pueda implementarse con los tamaños de muestra disponibles, y que al mismo tiempo incorpore los principales factores tendenciales comunes presentes entre los componentes del IPC a su máximo nivel de desagregación. Con ello se concluye en un vector de diez componentes, dos sectores en cinco zonas geográficas, y se construye un modelo del tipo VEqCM con una restricción de diagonalidad por bloques. El trabajo demuestra que con este modelo se predice la inflación en la euro área con mayor precisión que con cualquiera de las otras múltiples alternativas, agregadas o desagregadas, consideradas en el trabajo. En Albacete y Espasa (2005) se aborda el problema de predecir la inflación en la euro área con la mayor precisión posible, dando al mismo tiempo una explicación de los factores determinantes de las predicciones de inflación. En el trabajo se demuestra que las predicciones más precisas se obtienen con modelos mensuales de series temporales vectoriales con mecanismo de corrección del equilibrio, que se proponen en Espasa y Albacete (2007). Estos últimos modelos no ofrecen por construcción una explicación de la inflación en términos de sus variables causales. Esto se logra en Albacete y Espasa (2005) mediante modelos econométricos congruentes vectoriales trimestrales con mecanismo de corrección del equilibrio entre las diferentes variables económicas del vector. El trabajo propone una forma de combinar los resultados de ambos tipos de modelos para obtener predicciones muy precisas con explicación causal de las mismas.

En Tena, Espasa y Pino (2008) se aborda el ambicioso objetivo de predecir el IPC español junto con todos los índices que lo configuran referidos a los todos los sectores de consumo dentro de cada Comunidad Autónoma. Este trabajo y ulteriores desarrollos todavía no publicados forman la base para el análisis exhaustivo de la inflación y los precios relativos de una comunidad autónoma en realación a la euro área, España y otras comunidades autónomas afines. Estos precios relativos son a su vez la base para los estudios de competencia.

- Espasa, A., (1977b), “Modelos econométricos de inflación salarial”, Económicas y Empresariales, nº 3.

- Espasa, A., A. Molina y E. Ortega, (1984), “Forecasting the rate of inflation by means of the consumer price index”, Fourth International Symposium on Forecasting, Londres, julio.

- Espasa, A., M.L. Matea y M.C. Manzano, (1987), “La inflación subyacente en la economía española: estimación y metodología”, Boletín Económico, marzo.

- Espasa, A. y M.Ll. Matea, (1991), “Underlying inflation in the Spanish economy: estimation and methodology”. Traducción al italiano publicada en Note Economiche, v. XXI, nº 3, págs. 477-493.

- Espasa, A. y F. Lorenzo, (1995), “Convergencia con Europa en la tasa de inflación: importancia, perspectivas y medidas económicas necesarias” Cuadernos de Información Económica, nº 100, julio.

- Espasa, A., Senra, E. y Albacete, R. “Forecasting EMU inflation: A disaggregated approach by countries and by sectors”, The European Journal of Finance, v. 8, pgs. 402-421.

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Predicción macroeconómica.


En Espasa (1989) se desarrolla un procedimiento para estimar la tendencia del producto interior bruto español contemplando la existencia de cambios estructurales en el crecimiento medio tendencial, y en Martinez y Espasa (1998) se extiende la metodología anterior para contemplar que el ciclo económico es asimétrico y requiere modelizarse mediante estructuras no lineales. En Espasa(1993a-b,1994a-d y 1995a-d) se recogen las contribuciones de A. Espasa a la revista Economic Forecasts sobre predicciones de la economía española y en Espasa (1996) su contribución como ponente de las Predicciones Macroeconómicas del grupo de Expertos en Previsión Económica creado por el ministerio de Economía.
En Minguez y Espasa (2006) se analiza la predicción del producto interior bruto de la euro área mediante distintos tipos de modelos, de series temporales y econométricos, y sobre diferentes desagregaciones y se demuestra que los mejores resultados predictivos se obtienen combinando las predicciones del PIB procedentes de una desagregación en términos de componentes de demanda con las predicciones procedentes de una desagregación en términos de componentes de oferta, utilizando en todos los casos que es posible modelos con indicadores adelantados.

Espasa, A., (1989), “The estimation of trends with breaking points in their rate of growth: the case of the Spanish GDP”, publicado en Statistical Methods for Cyclical and Seasonal Analysis, editado por R. Mentz et al, 1989, Interamerican Statistical Institute.

Martínez, J.M. y A. Espasa, 1998,“Caracterización del PIB español a partir de modelos univariantes no lineales”, Revista Española de Economía, v. 15, n. 3, pgs. 325-354.

Espasa, A. (1993a), “The outlook of the Spanish economy in the first quarter of 1993”, Economic Forecasts, julio, pgs. 21-24.

Espasa, A., (1993b), “The Spanish economy: perspectives at the end of 1993”, Economic Forecasts, octubre, pgs. 24-25.

Espasa, A., (1994a), “Perspectives of the Spanish economy at the beginning of 1994”, Economic Forecasts, enero, pgs. 20-21.

Espasa, A., (1994b), “Domestic and foreign demands in the Spanish economy for 1994”, Economic Forecasts, abril.

Espasa, A., (1994c), “The state of an incipient recovery in the Spanish economy”, Economic Forecasts, julio, pgs. 20-22.

Espasa, A., (1994d), “Spanish economy: good prospects, healing further domestic disequilibria”, Economic Forecasts, octubre, pgs. 23-25.
Espasa, A., 1995a, “The spanish economy in 1995”, Economic Forecast, enero 1995.

Espasa, A.,, 1995b, “The firm recovery of the Spanish economy waiting for more fiscal and structural reforms”, Economic Forecast, mayo 1995.

Espasa, A., 1995c, “Stable growth around three percent depending on the recovery of consumption”, Economic Forecast, agosto 1995.

Espasa, A., 1995d, “Stable grouth around three percent in 1995 and 1996”, Economic Forecasts, noviembre 1995.

Espasa, A., (1996), “Inflación y política económica”, en Proyecciones Macroeconómicas 1996-97, pgs. 19-29, Grupo de Expertos de previsión económica, Ministerio de Economía, 11 de julio.
Minguez,R. y A.Espasa (2006) “A Time Series Disaggregated Model to Forecast GDP in the Eurozone” , Chapter 17, pp 213-220, en Growth and Cycle in the Eurozone, Mazzi, G.L. y G. Savio (eds),Palgrave, diciembre.

Metodología para la predicción macroeconómica.


La aportación destacada del libro Espasa y Cancelo(eds) (1993) consiste en presentar en profundidad los métodos estadístico-econométricos disponibles y estructurar una metodología para su aplicación al análisis de la coyuntura económica. Como trabajos previos que influyeron en el desarrollo de ese libro se pueden citar, entre otros, Espasa(1977a- c, 1978, 1980a, 1980b, 1982a y b y 1983). En el prólogo de dicho libro, E. Fuentes-Quintana, recomienda que el temario general del libro debiera ser una asignatura al final de las licenciaturas de economía. Una aportación posterior sobre metodología para la predicción y el análisis macroeconómico se encuentra en Espasa y Albacete (2004) En Espasa y Peña (1995), se presenta un procedimiento para descomponer la función de predicción de un modelo ARIMA en un término permanente y otro transitorio y se compara con otros métodos existentes en la literatura y se aplica a series reales. En el artículo se generaliza el concepto de integración con la notación I(d,m) para distinguir los factores estocásticos y determinísticos en el componente permanente de una variable económica.

- Espasa, A. y J.R. Cancelo, (1993), Métodos Cuantitativos para el Análisis de la Coyuntura Económica, Alianza Editorial, Madrid.

- Espasa, A., (1977a), “A note on the acceptability of regression solutions: another look at computational accuracy”, Journal of the American Statistical Association, v. 72, nº 359, pg. 603, septiembre.

- Espasa, A., (1977b), “Modelos econométricos de inflación salarial”, Económicas y Empresariales, nº 3.

- Espasa, A., (1977c), “El problema de la desestacionalización de las series económicas. Métodos utilizados y su


- Espasa, A., (1978a), Estimación y selección de modelos econométricos dinámicos, Banco de España. Servicio de Estudios. Estudios Económicos, nº 11.

- Espasa, A., (1978b), El paro registrado no agrícola 1964-1976: Un ejercicio de análisis estadístico univariante de series económicas, Banco de España. Servicio de Estudios. Estudios Económicos, nº 15.

- Espasa, A., (1980a), La predicción económica, Banco de España. Servicio de Estudios. Estudios Económicos, nº 18.

- Espasa, A., (1980b), “Las elasticidades de precio y renta en la determinación del efectivo en manos del público”, Estadística Española, nº 89, diciembre.

- Espasa, A., (1982a), “Relationships between variables: the short and long run effects”, capítulo 13 en Selected Papers on Contemporary Econometric Problems, editado por E.G. Charatsis, The Athens School of Economics and Business Science.


- Espasa, A., (1982b), “Un estudio econométrico de la tasa de variación del empleo en la economía española”, en El mercado de Trabajo en España, Secretaría General Técnica , Ministerio de Economía y Comercio, págs. 271 a 324.

- Espasa, A., (1983), Un estudio econométrico de la tasa de variación del empleo en la Economía Española, Estudios Económicos, Banco de España, Madrid.

- Espasa, A. y Peña, D., 1995, “The decomposition of forecast in seasonal ARIMA models”, Journal of forecasting, 1995, diciembre, pgs. 565-584.

- Espasa, A. y Albacete, R., 2004, “Consideraciones sobre la predicción económica: metodología desarrollada en el Boletín de Inflación y Análisis macroeconómica”, pgs. 635-660, Políticas, Mercados e Instituciones Económicas, Pérez, J., Sebastián, C. y Tedole , P. (eds), Editorial Complutense, Madrid.

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Predicción de series diarias y horarias de actividad económica: consumo de energía eléctrica.

Un primer estudio de la predicción de series diarias de actividad económica, Espasa (1997), hubo que hacerlo en 1979 para evaluar los efectos de las huelgas en el sector bancario en febrero de dicho año sobre las cifras de pasivos computables que proporcionaban los bancos al Banco de España. Con ello se pudo estimar los pasivos computables que realmente tenían los bancos y aplicar la política monetaria acorde con tales estimaciones y no con los pasivos declarados que no consideraban la gran cantidad de movimientos en las cuentas que por motivos de la huelga no se habían podido contabilizar. Esto dio pie a que posteriormente se emprendiera un estudio realmente exhaustivo y riguroso sobre modelización de variables monetarias y en Espasa y Cancelo (1987) se aplicó a la predicción diaria de la circulación fiduciaria que el Banco de España necesita para planificar sus envíos de efectivo a las entidades bancarias.

La experiencia en el campo de series diarias monetarias propició abordar la predicción diaria del consumo de energía eléctrica, en un proyecto de 1988 para Red Eléctrica de España. La estructura de modelo diseñada en ese proyecto es la que todavía se utiliza en REE y ha servido para predecir los máximos históricos que se han ido observando durante estos años. Estudios no publicados junto con J R Revuelta demuestran que estos procedimientos de predicción basados en modelos econométricos con estructuras complejas para captar los efectos de calendario, fiestas, periodos vacacionales y los de las variables meteorológicas, generan predicciones mucho más precisas que las que se obtienen con métodos basados en redes neuronales. El desarrollo teórico que hubo que implementar en los modelos econométricos utilizados en el proyecto de 1988 en cuanto a la incorporación en los mismos de un efecto de las variables meteorológicas que es no lineal, dinámico y cambiante con el tipo de día y la estación del año se recoge en Cancelo y Espasa (1995). En Cancelo et al. (2008) se presentan los modelos para la predicción horaria del consumo de energía eléctrica y se diseña una estrategia de combinar los resultados de un modelo diario y los de 24 modelos horarios en la predicción del consumo de energía eléctrica en las 168 horas de los siguientes siete días. En Taylor y Espasa (2008) se realiza una descripción bastante general de los problemas de predicción de cantidad y precios que están actualmente planteados en el sector eléctrico, incluidos los procedentes de energías renovables cuya producción no se puede controlar.
En Espasa et al. (1996) y Cancelo y Espasa (1996) se generalizan los modelos desarrollados para series diarias monetarias y de consumo de energía eléctrica para muchas otras series de actividad económica. En Cancelo y Espasa (2001) se estudia las series temporales de frecuencia alta (diaria, horaria, etc.) que contienen información muy valiosa para la predicción y logística de una empresa. El artículo propone e ilustra el uso de técnicas de series temporales para dicho fin, y desarrolla un marco general capaz de recoger las principales propiedades de estas series temporales. En esta dirección Cancelo y Espasa (2009) desarrollan tres ideas básicas para la implementación de las técnicas de Business Intelligence y las ilustran en cómo desarrollar un sistema predictivo que convierta la información contenida en los datos brutos de la empresa en conocimiento útil para operar en los mercados.


Espasa, A., (1979b), “Un modelos diario para la serie de depósitos en la Banca: primeros resultados y estimación de los efectos de las huelgas de febrero de 1979”, Boletín Económico, Banco de España, julio-agosto, 1979, pgs. 33-37.

Espasa, A., J.R. Cancelo, (1987), “Un modelo diario para la predicción de la circulación fiduciaria”, trabajo no publicado, Servicio de Estudios, Banco de España.

Cancelo, J.R. y A. Espasa, (1995), “Modelización del efecto temperatura en el consumo de electricidad: un ejercicio de búsqueda de especificación en relaciones dinámicas no lineales”, Revista Estadística Española, v. 37, n. 139.

Espasa, A., J.M. Revuelta y J.R. Cancelo (1996), “Automatic modelling of daily series of economic activity”, en Prat, A. (ed) Proceedings in Computational Statistics, pgs. 51-64, Physica Verlag, Heidelberg.

Cancelo, J.R. y Espasa, A. (1996) “Modelling and forecasting daily series of economic activity” Investigaciones Económicas, V. XX(3), pp. 359-376.

Cancelo, J.R. y Espasa, (2001) A.,”Using high-frequency data and time series models to Improve yield management “, International Journal of Services Technology and Management, v. 2, pgs. 59-70.

Cancelo J R, A Espasa y R Grafe, 2008, Forecasting the electricity load from one day to one week ahead for the Spanish system operator, International Journal of Forecasting, v 24,n 4,pp 588-602.

Taylor, J W and A. Espasa, 2008, “Energy Forecasting”, introduction to the special issue on Energy Forecasting, International Journal of Forecasting, v 24, n4, pp 561-65.

Cancelo,J R y A Espasa (2009), “Implementing Business Intelligence in Electricity Markets”, in Wang S and J Wang (eds.)Business Intelligence in Economic Forecasting: Technologies and Techniques, IGI Global.

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Antoni Espasa

Fellow of the European Economic Association.

Premio Rey Jaime I de Economía, 1991.

Nació en 1945 en Valencia, es Licenciado en Ciencias Económicas y Licenciado en Derecho por la Universidad de Deusto y "Ph.D. in Economics" por la London School of Economics. Desde 1975 a 1990 perteneció al Servicio de Estudios del Banco de España, en donde en 1985 fue nombrado economista‑jefe. En 1993 publicó el libro “Métodos cuantitativos para el análisis de coyuntura económica”, Alianza Editorial. Desde octubre de 1990 es catedrático de Econometría, de la Universidad Carlos III de Madrid. Es director del Instituto Flores de Lemus de la universidad Carlos III de Madrid y de la revista bilingüe Boletín de inflación y análisis macroeconómico. Aspectos del procedimiento de predicción implementado para dicho Boletín se encuentran en sus artículos, “A Time Series Disaggregated Model to Forecast GDP in the Eurozone” (conjunto con R. Minguez), capítulo 17 en Growth and Cycle in the Eurozone, Mazzi, G.L. y G. Savio (eds),Palgrave, 2006 y “Econometric Modeling for Short-Term Inflation Forecasting in the Euro Area”, Journal of Forecasting, 2007, (conjuntamente con R. Albacete). Ha publicado el libro The Spectral Maximum Likelihood Estimation of Econometric Models with Stationary Errors y un amplio número de artículos y monografías sobre Econometría, Economía Aplicada y Estadística, tanto en revistas y publicaciones internacionales como nacionales, entre las que destacan Internacional Economic Review, Journal of the American Statistical Association, Journal of Forecasting, Internacional Journal of Forecasting, Econometric Theory and The European Journal of Finance. Junto con M. Municio, J. Girón y D. Peña ha publicado el libro El Valor Económico de la Lengua Española, Espasa Calpe 2003. Sus principales temas de interés en la investigación son predicción económica, modelos econométricos dinámicos, metodología cuantitativa para el diagnóstico económico a corto plazo y modelización y predicción de series de alta frecuencia. Un trabajo sobre este último tema se encuentra en el artículo conjunto con J R Cancelo y R Grafe, “Forecasting the electricity load from one day to one week ahead for the Spanish system operador” International Journal of Forecasting, 2008.

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