Causes and Consequences of Global Business Cycles

Abstract

En la actualidad, se carece de un conocimiento amplio y detallado sobre las razones que motivan las recesiones económicas mundiales (recuperaciones), así como sobre su potencial grado de devastación (reactivación). Por consiguiente, la identificación de la probabilidad de aparición de tales eventos en tiempo real así como de las causas que los motivan, adquiere una especial relevancia en el actual panorama internacional. La necesidad de la elaboración de tales modelos surge como respuesta a la incertidumbre derivada de las últimas recesiones económicas, con el fin de dotar a los responsables políticos de una herramienta predictiva que les permita responder a los potenciales shocks económicos de forma oportuna y eficaz. Es por ello que el presente trabajo propone un modelo de Vector Autorregresivo (modelo VAR) para identificar las variables que contribuyen de forma más significativa a la existencia y grado de severidad de las recesiones y recuperaciones económicas globales. A partir del análisis de las causas y consecuencias de las contracciones y expansiones del pasado, el modelo presentado pretende discriminar entre dichas variables y determinas cuáles de ellas han tenido mayor importancia en la evolución de los ciclos económicos a lo largo de la historia. El estudio concluye con la clasificación de las variables en aquellas que anticipan recesiones económicas, aquellas que aumentan o reducen su probabilidad de aparición, las que están altamente influidas por el contexto internacional y las que no están correlacionadas con los ciclos económicos.

At present, there is a lack of extensive and detailed knowledge on the reasons behind global economic recessions (recoveries), as well as on their potential degree of devastation (revival). Thus, the identification of the probability of occurrence of such events in real time as well as the causes that motivate them takes on a special relevance in the current international panorama. The need for the elaboration of such models arises in response to the uncertainty derived from the last economic recessions, with the purpose of providing policy makers with a predictive tool that will allow them to respond to potential economic shocks in a timely and effective manner. This is the reason why the present work proposes a Vector Autoregressive (VAR) model to identify the variables that constitute major contributing factors to the occurrence and degree of severity of global economic recessions and recoveries. Starting from the analysis of the causes and consequences of past economic contractions and expansions, the model presented discriminates among such variables and determines which of them have been of greater importance to the evolution of business cycles throughout history. The study concludes with the classification of the variables into those that anticipate economic recessions, those which increase or reduce their probability of occurrence, the ones that are highly dependent on each international outlook and those that are uncorrelated with business cycles.