A data-rich measure of macroeconomic uncertainty in an open economy: Evidence from Mexico

Abstract

This doctoral dissertation develops a data-rich, time-varying measure of macroeconomic uncertainty for Mexico, explicitly designed for a small open emerging economy with strong financial and trade linkages. Building on the methodology of Jurado, Ludvigson, and Ng (2015), uncertainty is constructed as the conditional volatility of the unforecastable component of more than 140 monthly macroeconomic, financial, trade, and external time series over the period 2008–2023. Two indices are estimated: a domestic-only measure and a comprehensive measure that incorporates external and openness-related information. The empirical framework combines factor-augmented forecasting models, stochastic volatility estimation, and vector autoregressive techniques to evaluate the dynamic macroeconomic effects of uncertainty shocks. The results show that the comprehensive uncertainty measure is highly persistent (AR(1) ≈ 0.95; half-life ≈ 12.5 months), exhibits heavier tails, and displays fewer politically driven spikes than benchmark indicators such as the Mexico Policy Uncertainty Index and the World Uncertainty Index for Mexico. Impulse response and forecast error variance decomposition analyses indicate that uncertainty shocks are recessionary in the short run: industrial activity declines, unemployment rises, consumer confidence deteriorates, the exchange rate depreciates on impact, and short-term interest rates fall countercyclically. Uncertainty explains up to 14.2% of short-term industrial-activity volatility. An external-shock validation exercise shows that oil-price shocks play a limited role, while exchange-rate movements account for a substantial share of short-run uncertainty dynamics. Overall, the proposed index provides a stable and policy-relevant measure of macroeconomic uncertainty with direct applications in forecasting, risk assessment, and macro-financial policy analysis in emerging economies.Esta disertación doctoral desarrolla una medida rica en datos y variable en el tiempo de la incertidumbre macroeconómica para México, una economía emergente pequeña y abierta con fuertes vínculos financieros y comerciales. Basándose en la metodología de Jurado, Ludvigson y Ng (2015), la incertidumbre se define como la volatilidad condicional del componente no predecible de más de 140 series mensuales macroeconómicas, financieras, comerciales y externas durante 2008–2023. Se estiman dos índices: uno basado en información doméstica y otro integral que incorpora adicionalmente información externa y de apertura económica. El marco empírico combina modelos de pronóstico aumentados por factores, estimación de volatilidad estocástica y modelos VAR para evaluar los efectos macroeconómicos dinámicos de los shocks de incertidumbre. Los resultados muestran que la medida integral es altamente persistente (AR(1) ≈ 0.95; vida media ≈ 12.5 meses), presenta colas más pesadas y exhibe menos picos de naturaleza política que indicadores de referencia como el Mexico Policy Uncertainty Index. Los análisis de impulso–respuesta y descomposición de la varianza del error de pronóstico indican que los shocks de incertidumbre son recesivos en el corto plazo, afectando negativamente la actividad industrial, el empleo, la confianza del consumidor y el tipo de cambio. Un ejercicio de validación con shocks externos muestra que los shocks del precio del petróleo explican una fracción reducida de la dinámica de la incertidumbre, mientras que las variaciones del tipo de cambio explican una proporción sustancial de su varianza de corto plazo en economías emergentes.