Distribución del límite de deuda: una aplicación bayesiana para modelos mixtos con efectos individuales y datos continuos

Abstract

El presente trabajo busca estimar la distribución del límite de deuda mediante inferencia bayesiana, extendiendo la metodología propuesta por Ghosh et al. (2013) y Ganiko et al. (2016). Con este fin, se implementa la estimación bayesiana de la función de reacción fiscal y del costo de financiamiento de la deuda pública a partir de modelos mixtos con efectos individuales. En particular, la estimación bayesiana de la función de reacción fiscal considera que los errores siguen un proceso autorregresivo de orden 1 estacionario. Por su parte, la estimación bayesiana del costo de financiamiento considera el uso de variables instrumentales para evitar problemas de sesgo de endogeneidad de los regresores. Ante eventuales valores atípicos en la muestra, ambos modelos se estiman asumiendo que los errores siguen una distribución Normal multivariada o una distribución t-Student multivariada. Los resultados sugieren que la distribución t-Student, al ser menos sensible ante la presencia de valores extremos, puede ofrecer estimaciones más estables y robustas para el límite de deuda en comparación con la distribución Normal.