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Predicción de la relación marginal capital-producto para China: una aplicación de la caminata al azar probabilística
Predicting the marginal capital-output ratio for China: An application of probabilistic random walks
DOI:
https://doi.org/10.15446/cuad.econ.v45n97.102736Palabras clave:
probabilidad, relación marginal capital-producto, macroeconomía (es)Probability, capital output marginal ratio, macroeconomics (en)
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Este artículo implementa la metodología de la caminata al azar probabilista para predecir la relación marginal capital producto del modelo de Harrod, y con ello realizar predicciones de la tasa de crecimiento de la economía de China a partir de la base de datos Penn World Table. Se analizó geométricamente el comporta miento de la dinámica de la relación marginal para luego estudiar, por medio de espacios de probabilidad, su comportamiento probabilista. Finalmente se aplicó una ecuación de segundo grado con la que se predijo numéricamente la variable para 2017. El valor predicho físico-matemáticamente para la relación marginal capital producto del año 2017 en China tuvo una precisión de 96,9 %. La metodología aplicada sugiere que los órdenes matemáticos subyacentes en el crecimiento económico pueden ser caracterizados y predichos mediante enfoques causales de la física teórica, lo cual contribuye potencialmente a la generación de métodos predictivos en economía.
This paper implements the probabilistic random walk methodology to predict the marginal product-capital ratio of the Harrod model and thus make predictions of the growth rate of China’s economy with the Penn World Table database. The behaviour of the dynamics of the ratio was analysed geometrically to then study its probabilistic behaviour by means of probability spaces and, finally, a second degree equation was applied to numerically predict the variable for 2017. The physico-mathematically predicted value for the marginal capital product ratio for the year 2017 in China had an accuracy of 96.9 %. The applied methodology suggests, that the mathematical orders underlying economic growth can be characterised and predicted by acausal approaches in theoretical physics, potentially contributing to the generation of predictive methods in economics.
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