Modelo probabilístico mejorar las decisiones del Banco Central del Ecuador o del Ministerio de Economía y Finanzas

Modelo probabilístico mejorar las decisiones del Banco Central del Ecuador o del Ministerio de Economía y Finanzas

de YEPEZ ALVAREZ ALEYDA SOFIA -
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Un modelo probabilístico puede mejorar la toma de decisiones del Banco Central del Ecuador (BCE) y del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) en varios aspectos clave, ya que permite anticiparse a escenarios económicos inciertos como variaciones en la inflación, crecimiento del PIB o ingresos fiscales. Al ofrecer un rango de posibles resultados con sus respectivas probabilidades, estos modelos ayudan a identificar riesgos antes de que ocurran, evaluar el impacto de políticas económicas bajo distintos escenarios y responder de forma más flexible y efectiva. Por ejemplo, si se detecta una alta probabilidad de caída en los ingresos petroleros, el MEF puede ajustar el presupuesto a tiempo; o si hay señales de inflación creciente, el BCE puede aplicar medidas monetarias preventivas. Esta forma de análisis mejora la planificación, reduce la improvisación y fortalece la estabilidad económica del país (Banco Central del Ecuador, 2022).

Un modelo probabilístico, permite que el Banco Central del Ecuador (BCE) y el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) no se basen únicamente en un único pronóstico, sino en una distribución de posibles escenarios con sus respectivas probabilidades. Esto es crucial para conocer no solo el resultado más probable, sino también escenarios extremos, como alta inflación o recesión, y actuar proactivamente ante ellos. Por ejemplo, si el modelo indica un 30 % de probabilidad de que la inflación supere el 5 %, se podrían incrementar las tasas de interés o ajustar el gasto público para contener ese riesgo antes de que se materialice (Salvatierra, 2018).

Además, estos modelos permiten simular "qué pasa si" ante choques externos, como una caída pronunciada del precio del petróleo o una crisis económica global. La estructura macroeconómica del modelo facilita evaluar cómo estos choques afectarían el PIB, la inflación, o el tipo de cambio bajo diferentes niveles de incertidumbre. Por ejemplo, el BCE y otros bancos usan variantes del modelo Smets‑Wouters para estimar el impacto de un choque petrolero y determinar políticas más robustas ante eventos extremos. El MEF (Ministerio de Economía y Finanzas) puede usar un modelo bayesiano para proyectar los ingresos petroleros. Si el modelo estima un 25 % de probabilidad de que dichos ingresos caigan más de un 15 % en seis meses, se pueden activar automáticamente medidas presupuestarias como recortes en gasto discrecional o aumento temporal de deuda para mantener la estabilidad fiscal sin depender de un pronóstico puntual (Blanchard, 2022).


BIBLIOGRAFÍA