MC_SFE
Centro de Estudios y Servicios - BCSF
Probabilidad de cambio de fase
Actualizado el 16/01/2026
Los modelos de cambio de régimen con cadenas de Markov constituyen una herramienta econométrica ampliamente utilizada para identificar, de manera probabilística, las transiciones entre distintas fases del ciclo económico. Se trata de un enfoque paramétrico que complementa los métodos tradicionales de detección de puntos de giro, basados en algoritmos más simples.
Gráfica 1 | Probabilidades de estar en expansión
En porcentaje (%)
Gráfica 2 | Probabilidades de estar en recesión
En porcentaje (%)
Notas
- Las probabilidades filtradas se estiman utilizando únicamente la información disponible hasta cada período considerado: en particular, la probabilidad correspondiente al momento t se calcula a partir de los datos comprendidos entre el inicio de la muestra y t inclusive, excluyendo la información futura (t+1, …, T). En cambio, las probabilidades suavizadas para el momento t se obtienen empleando la información completa de la muestra. De ello se desprende que, para el último período disponible (T), las probabilidades filtradas y suavizadas coinciden.
- Los cálculos se realizan en R mediante el paquete de funciones especializadas MSwM, desarrollado por Josep A. Sánchez Espigares y Alberto López Moreno (versión 1.5, 2021). Como paso inicial, se estima una regresión lineal múltiple del ICA-SFE, en la que el índice coincidente se explica por sus ocho componentes, sin incluir término constante. Todas las variables se incorporan en primeras diferencias y se verifica previamente su estacionariedad.
- En https://www.bcsf.com.ar/ces/documentos_academicos.php se puede descargar un documento académico elaborado por miembros del CES, referido específicamente a este tema, titulado “Detección de puntos de giro a partir de un método paramétrico: aplicación de un Markov switching model para el ciclo económico de Santa Fe”.
