¿Qué es el modelo de Vector de Corrección de Errores (VEC)?

Es modelo de corrección de Vector de errores (VEC), es una metodología de relación dinámica que deben ser corregidas mediante vectores de cointegración, de gran utilidad en la macroeconomía.

Este modelo VEC al igual que el VAC, se utilizan en series temporales en donde en múltiples factores hay dependencias dinámicas entre diferentes series, pero a diferencia, en el método VEC el conjunto de series estudiadas no son estacionarias, pero si tienen una misma secuencia de integración.

Es decir, el modelo VEC es un modelo VAR restringido cuyas restricciones de integración están incluidas en el mismo, por lo que se diseña para ser usado con series que se conoce que no son estacionarias, pero que se encuentran integradas.

De tal manera que el VEC es considerado como una prolongación multivariado del análisis de cointegración, cuando en el modelo dos o más series no son estacionarias.

Mediante esta metodología se pueden realizar pruebas de cointegración que permitan establecer si hay relaciones existentes entre variables a largo y corto plazo, mediante la realización de análisis que permita obtener información de interés en las series de tiempo.

En este modelo se busca establecer una integración de relaciones estacionarias de largo plazo recopiladas mediante relaciones de cointegración, al igual que las dependencias dinámicas en corto plazo que son obtenidas mediante el modelo VAR.

Para llevar a cabo el proceso de modelación, es necesario llevar a cabo los siguientes pasos:

Primeramente, especificación y la estimación del modelo sobre las series originales.

Seguidamente, la determinación del número de probables relaciones de cointegración independientes que estén presentes a largo plazo entre las variables.

Luego de determinado el número de las cointegraciones y sus relaciones, lo siguiente es estimar el modelo VEC.

Características del modelo de vector de corrección de errores (VEC)

Las características de este modelo (VEC) son:

• Es usado en la economía para estimar modelos de corrección de error mediante vectores de cointegración.
• Integra tanto relaciones a estacionarias a largo plazo como a corto plazo y dependencias dinámicas a corto plazo.
• Una vez estimado también puede utilizarse con fines predictivos al igual que el modelo VAC.
• En un modelo de VAR restringido.

Ejemplos del modelo de vector de corrección de errores (VEC)

• El modelo VEC para el estudio del desempleo, en el que, para establecer las fuentes de variación en el mismo, se emplean relaciones de cointegración, mediante relaciones a largo plazo entre variables como productividad, salario real y el desempleo, para el posterior análisis de las respuestas ante los choques aleatorios entre las mismas.
• Es usado para analizar la relación a largo y corto plazo entre el PIB real y el consumo de energía en una determinada economía durante un periodo de tiempo, para ello, mediante series de tiempo anuales como medida de estimación de la elasticidad a largo plazo, en el consumo de energía con relación al PIB real, se puede establecer si hay una relación existente entre ambas variables tanto a corto como a largo plazo.