Identifying economic cycles in Spain using wavelet functions: oil price, industrial production and consumer price indices

• Published in: Rect@. Revista electrónica de comunicaciones y trabajos de ASEPUMA Vol. 19; no. 1; pp. 1 - 16
• Main Authors: Gonzalez-Concepcion, Concepcion, Gil-Fariña, M. Candelaria, Pestano-Gabino, Celin
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Valencia Ramón Sala Garrido 2018
• Subjects: Bivariate analysis; Business cycles; Ciclos Económicos; Coherencia Wavelet Cruzada; Consumer Price Index; Cross Wavelet Coherency; Crude oil; Crude oil prices; Economic analysis; Economic Cycles; Economía Española; Energy consumption; Energy economics; Fourier analysis; Fourier transforms; Frequencies; Industrial production; Matlab; Morlet wavelet; Oil Price; Potencia Espectral Wavelet; Precio del Petróleo; Software; Spanish Economy; Time series; Variables; Wavelet analysis; Wavelet Power Spectrum; Wavelet transforms; Spain
• ISSN: 1575-605X; 1575-605X
• DOI: 10.24309/recta.2018.19.1.01

Este artículo analiza la realidad cíclica de la macroeconomía española en base a tres variables relevantes y a lo largo del periodo temporal más amplio que nos ha permitido la disponibilidad de datos: Precio del Petróleo (1946M1-2015M9), Índice de Producción Industrial (1993M2-2015M9) e Índice de Precios al Consumidor (1961M1-2015M9). El impacto que ejerce el precio del petróleo en la economía ha sido estudiado extensa e intensamente, aunque modelizar sus efectos no es una cuestión trivial. Nuestra contribución se centra en la aplicación de funciones wavelet tipo Morlet para identificar la presencia de ciclos inestables en base a los datos conocidos mediante la computación de la Potencia Espectral Wavelet usando MATLAB. Adicionalmente, algunas técnicas bivariantes son útiles para visualizar la relación entre las tres variables consideradas. En concreto, la Coherencia Wavelet Cruzada a través de las diferentes fases puede usarse para detectar sincronismos y posibles relaciones de causalidad según bandas de frecuencia a lo largo del tiempo. Finalmente, los resultados obtenidos por otros autores para las economías de Estados Unidos y Alemania, en base a estas mismas variables y mismas técnicas con funciones wavelets, nos permiten añadir algunas conclusiones comparativas.