摘要：Este trabajo tiene dos objetivos. El primero de ellos es aportar una generalizaci ´on del filtro de Kalman a la estimaci´on de modelos din´amicos con expectativas racionales formadas en el presente de variables end´ogenas futuras. El segundo es mostrar dos aplicaciones de este procedimiento en modelos estoc´asticos de crecimiento bajo el supuesto de expectativas racionales. En particular, se presenta, por un lado, una metodolog´ıa para calibrar par´ametros de estos modelos que resultan dif´ıciles de estimar debido a la ausencia de datos en la econom´ıa real (por ejemplo, el coeficiente de aversi´on relativa al riesgo). El procedimiento que se presenta tiene la ventaja de la sencillez de su funcionamiento. Por otro lado, se utiliza el procedimiento de calibraci´on para dar una medida objetiva de discriminaci´on entre modelos, que permita resolver el problema de identificaci´on de modelos observacionalmente equivalentes.
其他摘要：This paper pursues two objectives. One is to generalize the Kalman Filter to dynamic models with rational expectations which include current expectations of future endogenous variables. A second objective is to ilustrate two applications of this estimation procedure to stochastic rational expectations growth models. The first application is a proposal to calibrate some parameters in these models whose estimation is di cult because of the lack of appropriate data (for example, the coe cient of relative risk aversion). In the second application, the previous calibration procedure is used to o er an objective measure which allows for discriminating among alternative models that have, in some aspects, a similar stochastic behaviour.
关键词：Filtro de Kalman; calibraci´on; modelos de ciclo real; expectativas racionales; sistemas din´amicos.
其他关键词：Kalman Filter; calibration; real business cycle models; rational expetations; dynamic systems.
