Proposed model for predicting economic growth based on the Keynesian aggregate demand equation: Case of Ecuador 1965-2018
Authors: Ruso Leon Jorge Antonio , Contreras Chacon Edmundo Ricardo , Villamar Ortiz Digna Priscila 
Published: December 2021

It is important for researchers and economic policy makers to forecast GDP but sometimes it is complicated or expensive to access the information of the five components of the equation, so this research proposed to validate a model as parsimonious as possible that would make reliable predictions of GDP. Through an iterative process they were estimated and validated, using multiple linear regression and based on the Expenditure Method equation, equations to whichnon-significant and / or less explanatory regressors were eliminated seeking maximum parsimony, to then prove the predictive power of valid equations. As a result, a statistically valid estimator with high predictive power was found, but it includes the five regressors of the original equation.

Keywords: GDP, aggregate demand, forecast, parsimony.

References

[1]E. López Fernández de Lascoiti, «CRACK DE 1929: Causas, desarrollo y consecuencias.,» Revista Internacional del Mundo Económico y del Derecho, vol. I, pp. 1 - 16, 2009.

[2]J. Montano, «Gran Depresión: Causas, Características y Consecuencias,» 2019. [Online]. Available: https://www.lifeder.com/gran-depresion/.

[3]M. Rapoport, «La crisis de 1929, la teoría económica y el New Deal,» 2008. [Online]. Available: https://www.pagina12.com.ar/diario/economia/subnotas/111712-35315-2008-09-17.html.

[4]J. Ros, «La Teoría General de Keynes y la macroeconomía moderna,» 2012. [Online]. Available: https://www.redalyc.org/pdf/601/60123307002.pdf.

[5]M. Kiziryan, «Demanda agregada,» 2019. [Online]. Available: https://economipedia.com/definiciones/demanda-agregada.html.

[6]G. Mankiw, Macroeconomía, 6ta. Ed., España: Antoni Bosch, editor, S.A., 2006.

[7]L. Gastón Lorente, «Cómo calcular el PIB: Tres métodos,» 2019. [Online]. Available: https://www.bbva.com/es/bbva-patrocina-el-almuerzo-inaugural-de-la-cumbre-del-clima-disenado-por-los-hermanos-roca/.

[8]R. Dornbusch, S. Fischer and R. Startz, Macroeconomía, 10ma. Ed., México D. F.: McGraw-Hill/Interamericana Editores, S.A. de C.V., 2009.

[9]A. B. Abel and B. S. Bernanke, Macroeconomía, 4ta. Ed., Madrid: Pearson Educación S.A., 2004.

[10]S. Jahan, A. Saber Mahmud and C. Papageorgiou, «¿Qué es la economía keynesiana?,» 09 2014. [Online]. Available: https://www.imf.org/external/pubs/ft/fandd/spa/2014/09/pdf/basics.pdf.

[11]D. A. Lind, W. G. Marchal and S. A. Wathen, Estadística aplicada a los negocios y la economía. 15ta. Ed., México D.F.: McGraw Hill/Interamericana Editores S.A. de C.V., 2012.

[12]R. S. Pindick and D. L. Rubinfeld, Econometría: Modelos y pronósticos, 4ta. Ed., México D.F.: McGraw-Hill Interamericana, 2001.

[13]D. R. Anderson, D. J. Sweeney and T. A. Williams, Estadística para administración y economía. 10ma. Ed., México D.F.: Cengage Learning Editores, S.A., 2008.

[14]Banco Central del Ecuador, «Información Económica-Estadísticas del sector real,» 2020. [Online]. Available: https://contenido.bce.fin.ec/documentos/Administracion/CuentasNacionalesAnuales.html.

[15]D. N. Gujarati and D. C. Porter, Econometría. 5ta. Ed., México, D. F.: McGraw Hill Educación, 2010.

[16]E. Court and E. Williams, Estadísticas y econometría financiera, 1ra. Ed., Buenos Aires: Cengage Learning Argentina, 2011.

[17]R. Montero Granados, «Modelos de regresión lineal múltiple,» Documentos de Trabajo en Economía Aplicada. Universidad de Granada. España, 2016.

[18]R. A. Fernández Montt, «Regresión lineal. Multicolinealidad perfecta,» 2006. [Online]. Available: http://www.eumed.net/cursecon/medir/rfm-multico.htm.

[19]C. . H. Achen, Interpreting and Using Regression, Beverly Hills: Sage, 1982.

[20]J. M. Wooldridge, Introducción a la econometría. Un enfoque moderno. 4ta. Ed., México, D. F.: Cengage Learning, 2010.

[21]R. Geary, «Some Results about Relations Between Stochastic Variables: A Discussion Document,» Review of International Statistical Institute, vol. 31, pp. 163-181, 1963.