Fundamentos
Por qué un VAR y por qué un VEC
El modelo VAR es pertinente para predecir el IPAP-BMC porque estudia la dinámica conjunta entre el índice y un conjunto de variables económicas y de mercado. A diferencia de un modelo que explica el IPAP solo con sus propios valores históricos, el VAR incorpora los rezagos tanto del índice como del resto de variables: tasa de cambio, inflación, precios de insumos, precios internacionales o condiciones del mercado agropecuario.
Una de sus ventajas es la función de impulso-respuesta: permite analizar cómo reacciona el IPAP ante un shock inesperado en alguna variable del sistema, observando la duración, intensidad y dirección del efecto en los periodos siguientes. El VAR funciona además como modelo de referencia: su desempeño se compara con NARDL y con técnicas de machine learning usando MAE, RMSE y MAPE, en lugar de asumirlo de antemano como el mejor.
Cuándo conviene el VEC
El VEC es pertinente cuando las variables son no estacionarias en niveles pero mantienen una relación de cointegración, es decir, un equilibrio de largo plazo pese a sus tendencias individuales. Su diferencia frente al VAR es el término de corrección del error: las variables entran en primeras diferencias y se añade un término que mide la desviación respecto de la relación de largo plazo.
El VEC no debería usarse automáticamente: antes hay que comprobar las propiedades de las series y determinar si existe cointegración. Si no se cumple, no es la alternativa adecuada.
Así, el VEC distingue entre lo que explica las variaciones inmediatas del IPAP y las relaciones que se sostienen en el largo plazo. Una variación mensual de la tasa de cambio puede tener un efecto de corto plazo, mientras que la relación acumulada entre ambas variables se comporta distinto en el largo plazo. Ambos horizontes caben en una misma estructura econométrica.