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Cuadernos de demostración
Elija una pregunta económica, ejecute un ejemplo y cambie un supuesto.
El catálogo enlaza los cuadernos ejecutados y sus fuentes Python editables en
ambos idiomas. Los cuadernos 00 describen versiones anteriores: son recorridos
históricos, no el punto de partida de la versión actual.
Elija una ruta de aprendizaje
Los números corresponden al catálogo enlazado. Cada fila avanza desde un ejemplo acotado hacia una aplicación más amplia.
| Su pregunta | Secuencia sugerida | Qué examinar |
|---|---|---|
| ¿Cómo identifico un choque macroeconómico? | 06 → 07 → 14 → 28 | Ordenamiento, unidades del choque, identificación e instrumentos débiles |
| ¿Cómo evalúo una intervención? | 10 → 15 → 24 → 29 → 60 | Grupos de comparación, estimandos, incertidumbre y solapamiento |
| ¿Cómo pronostico con muchos indicadores? | 34 → 19 → 48 → 59 | Observaciones reservadas, referencia, publicaciones y revisiones |
| ¿Cómo construyo un índice de incertidumbre? | 11 → 13 → 30 → 37 | Procedencia del corpus, normalización y validación de la medida |
| ¿Por qué importa la heterogeneidad? | 01 → 03 → 05 → 31 → 44 | Restricciones presupuestarias, distribuciones y equilibrio |
| ¿Cómo resuelvo y estimo modelos estructurales? | 21 → 41 → 42 → 43 | Residuos de equilibrio, identificación y diagnóstico del muestreo |
| ¿Qué método numérico necesita mi modelo? | 22 → 51 → 52 → 53 → 56 | Error de aproximación, sensibilidad a la malla y convergencia |
| ¿Cómo verifico un solucionador contra un resultado publicado? | 66 → 67 → 68 → 12 | Formas cerradas, rutas de solución independientes, tolerancias y criterio de evaluación |
Para una primera sesión, elija 06, 10, 11 o 34. Cada uno plantea una pregunta concreta antes de pasar a ejercicios amplios de política. Las colecciones de curso ofrecen secuencias docentes separadas, con numeración distinta.
Ejecute y modifique un ejemplo
Desde una copia del repositorio, instale las herramientas y una interfaz:
Seleccione el kernel de ese entorno. Mantenga notebooks/_nbstyle.py junto a los
cuadernos; algunos también usan archivos incluidos en el repositorio. Abra un
.ipynb, reinicie el kernel y ejecute todas las celdas antes de cambiar un ejercicio.
Las fuentes editables son los archivos .py en formato percent de Jupytext.
Reconstruya ambos idiomas tras modificarlas:
python tools/build_notebooks.py 34_penalized_macro_forecasting 34_penalized_macro_forecasting_es
# Ejecutar en artefactos temporales y validar sus resultados.
python tools/build_notebooks.py --check 34_penalized_macro_forecasting 34_penalized_macro_forecasting_es
# Inspeccionar los artefactos existentes sin ejecutarlos.
python tools/build_notebooks.py --validate-only
--suite showcase selecciona las demostraciones principales y notebooks/course/;
--suite curso selecciona curso/notebooks/. Sin nombre ni suite, la herramienta
procesa ambas colecciones.
Empiece por ejemplos individuales: simulación, bootstrap y estimación bayesiana
tienen costos distintos. Para ejecutarlos en el navegador, consulte la
guía de tabletas y Pyodide. La inferencia con LLM local requiere un
motor de escritorio; el respaldo simulado solo demuestra la interfaz.
Examine la evidencia antes de la conclusión
Revise procedencia, unidades, estimando y medida de incertidumbre antes de interpretar una figura. Las etiquetas de países y las fechas realistas no convierten datos simulados en evidencia empírica. Una semilla fija reproduce un experimento; no establece su precisión ni su generalidad.
- 10 — DiD: el ATT global necesita incertidumbre para su propia agregación. Los intervalos del estudio de eventos son puntuales. Un intervalo puede no cubrir el efecto verdadero en una muestra simulada.
- 34 — pronósticos: compare predicciones para observaciones posteriores no utilizadas con una referencia sencilla. El ajuste dentro de muestra y la selección de variables responden preguntas distintas.
- 48 y 59 — nowcasting: 48 reserva el PIB objetivo fuera de la estimación y presenta las contribuciones de una sola vintage como diagnósticos. La atribución exacta requiere dos conjuntos de información con el modelo fijo, como en 59. Su experimento PIT simulado separado no valida las densidades del nowcast. Son ejemplos sintéticos, no pronósticos oficiales.
- 50 — análisis fiscal: identifique el choque antes de interpretar su respuesta como multiplicador. Cocientes de deuda, puntos porcentuales y cambios decimales deben usar unidades compatibles; los escenarios de deuda imponen sus propios supuestos.
- 66 — política óptima: las comprobaciones con formas cerradas muestran que los
solucionadores de política implementan las fórmulas de Clarida, Galí y Gertler en
cualquier calibración admisible. Por defecto
stabilization_biascompara pérdidas incondicionales. Con factores de descuento bajos ese criterio ordena el compromiso atemporal por debajo de la discreción, aunque el compromiso sigue ganando cuando la pérdida se evalúa desde el estado estacionario, como haceloss_criterion="conditional". - 67 — clásicos de Bewley: la Tabla I de Aiyagari se reproduce exactamente y se cumple cada ordenamiento de la Tabla II de Aiyagari y de las tablas de Huggett, pero sus decimales difieren más que el error numérico del cuaderno. Con alta persistencia, la elección de la cadena de Markov mueve las tasas de Aiyagari más que esas diferencias.
- 68 — tercer orden: que las trayectorias simuladas coincidan no demuestra que un tensor sea correcto; el cuaderno compara cada tensor con formas cerradas y con resultados de Dynare en vivo. Los momentos exactos con poda coinciden con una forma cerrada y con las medias y varianzas de Dynare. Las autocorrelaciones de orden 3 de Dynare no: una forma cerrada y las propias simulaciones largas de Dynare las rechazan. La asimetría y la curtosis siguen saliendo de simulaciones.
La plantilla de cuadernos conecta pregunta, ecuaciones, intuición, código, interpretación, ejercicio y referencias a otros ejemplos. Use sus criterios de evidencia al adaptar un cuaderno a sus propios datos. Copie el código ejecutable de las fuentes enlazadas, donde aparecen juntos los insumos, las semillas y los diagnósticos.
Catálogo completo de demostraciones
Cada título abre un cuaderno ejecutado; «fuente» abre su archivo .py editable.
| Cuaderno | Pregunta y método | Edición en inglés |
|---|---|---|
| 00_whats_new_in_puremacro_3_0_es · fuente | Hito 3.0: Gradientes analíticos de Kalman, NUTS HMC y puente HANK en espacio de secuencias | 00_whats_new_in_puremacro_3_0 · fuente |
| 00_whats_new_in_puremacro_2_0_es · fuente | Hito 2.0: API unificada (lags, horizon, ci), objetos de resultado y exportadores |
00_whats_new_in_puremacro_2_0 · fuente |
| 01_wealth_inequality_es · fuente | Mercados incompletos de Aiyagari y Huggett, heterogeneidad permanente en \(\beta\), Lorenz y Gini | 01_wealth_inequality · fuente |
| 02_aggregate_shocks_es · fuente | Agregación aproximada de Krusell–Smith, dinámica de transición, agente representativo | 02_aggregate_shocks · fuente |
| 03_life_cycle_and_demographics_es · fuente | Consumo y ahorro en ciclo de vida finito, riqueza de cohortes por edad, mortalidad | 03_life_cycle_and_demographics · fuente |
| 04_firm_dynamics_es · fuente | Equilibrio de industria de Hopenhayn con entrada/salida endógena y selección | 04_firm_dynamics · fuente |
| 05_portfolios_and_preferences_es · fuente | Elección de cartera con dos activos, utilidad recursiva de Epstein–Zin, EGM frente a VFI | 05_portfolios_and_preferences · fuente |
| 06_svar_identification_es · fuente | Identificación en VAR estructural: ordenamiento de Cholesky frente a restricciones de signo | 06_svar_identification · fuente |
| 07_local_projections_es · fuente | Proyecciones locales de Jordà con inferencia HAC Newey-West y respuestas estado-dependientes | 07_local_projections · fuente |
| 08_garch_volatility_es · fuente | GARCH(1,1) por máxima verosimilitud y correlación condicional dinámica (DCC) de Engle | 08_garch_volatility · fuente |
| 09_growth_at_risk_es · fuente | Growth-at-Risk de Adrian-Boyarchenko-Giannone mediante regresión cuantil y densidad skew-\(t\) | 09_growth_at_risk · fuente |
| 10_staggered_did_es · fuente | DiD escalonado con intervalos puntuales y bootstrap por unidad para el ATT agregado | 10_staggered_did · fuente |
| 11_narrative_uncertainty_es · fuente | Construcción de índices textuales de Incertidumbre de Política Económica (EPU) | 11_narrative_uncertainty · fuente |
| 12_validation_gallery_es · fuente | Cuadro de mando de validación comparando puremacro contra referencias independientes | 12_validation_gallery · fuente |
| 13_build_your_own_index_es · fuente | Cuatro recetas: EPU textual, incertidumbre simplificada tipo JLN, FCI y comovimiento | 13_build_your_own_index · fuente |
| 14_tax_multiplier_three_ways_es · fuente | Multiplicador fiscal: SVAR Blanchard-Perotti, LP narrativa Romer-Romer, proxy-SVAR Mertens-Ravn | 14_tax_multiplier_three_ways · fuente |
| 15_lp_did_es · fuente | Proyecciones locales con diferencias en diferencias (LP-DiD) bajo adopción escalonada | 15_lp_did · fuente |
| 16_regime_girf_es · fuente | Respuestas a impulsos generalizadas (GIRF) para VAR de umbral y cambio de régimen de Markov | 16_regime_girf · fuente |
| 18_beveridge_curve_es · fuente | Curva de Beveridge, eficiencia del emparejamiento y desplazamientos vacantes-desempleo | 18_beveridge_curve · fuente |
| 19_model_confidence_set_es · fuente | Conjunto de confianza de modelos (MCS) de Hansen-Lunde-Nason para pronósticos | 19_model_confidence_set · fuente |
| 20_unit_roots_with_power_es · fuente | Pruebas de raíz unitaria de alta potencia DF-GLS de Elliott-Rothenberg-Stock y Ng-Perron | 20_unit_roots_with_power · fuente |
| 21_dynare_vfi_dsl_es · fuente | Programación dinámica declarativa con puremacro.dp: ahorro precautorio, el Gini exacto de la riqueza y un panel simulado |
21_dynare_vfi_dsl · fuente |
| 22_continuous_time_hjb_es · fuente | Esquema en diferencias finitas para Hamilton-Jacobi-Bellman en tiempo continuo | 22_continuous_time_hjb · fuente |
| 23_aiyagari_endogenous_labor_es · fuente | Equilibrio general de mercados incompletos con oferta laboral endógena | 23_aiyagari_endogenous_labor · fuente |
| 24_synthetic_control_es · fuente | Control sintético de Abadie et al. con pruebas de placebo espaciales y temporales | 24_synthetic_control · fuente |
| 25_frequency_connectedness_es · fuente | Redes de desbordamiento en el dominio de la frecuencia de Baruník y Křehlík | 25_frequency_connectedness · fuente |
| 26_cycles_and_bandpass_es · fuente | Filtros de ciclo de Baxter-King, Christiano-Fitzgerald y Beveridge-Nelson | 26_cycles_and_bandpass · fuente |
| 27_garch_midas_macro_risk_es · fuente | Modelado de volatilidad de frecuencias mixtas GARCH-MIDAS de Engle-Ghysels-Sohn | 27_garch_midas_macro_risk · fuente |
| 28_weak_iv_anderson_rubin_es · fuente | Conjuntos de confianza Anderson-Rubin robustos a instrumentos débiles para LP-IV | 28_weak_iv_anderson_rubin · fuente |
| 29_synthetic_did_es · fuente | Diferencias en diferencias sintéticas (SDID) de Arkhangelsky et al. | 29_synthetic_did · fuente |
| 30_narrative_bursts_and_transcripts_es · fuente | Detección de ráfagas de Kleinberg en transcripciones de discursos de bancos centrales | 30_narrative_bursts_and_transcripts · fuente |
| 31_sequence_space_hank_es · fuente | Método jacobiano en el espacio de secuencias de Auclert et al. (2021) para HANK | 31_sequence_space_hank · fuente |
| 32_climate_macro_dice_es · fuente | Modelo DICE de Nordhaus e impuestos óptimos al carbono | 32_climate_macro_dice · fuente |
| 33_gdp_nowcasting_news_es · fuente | Demostración PCA/puente de una vintage; use 48 para un objetivo reservado | 33_gdp_nowcasting_news · fuente |
| 34_penalized_macro_forecasting_es · fuente | Elastic Net y Lasso adaptativo con evaluación temporal fuera de muestra y referencia | 34_penalized_macro_forecasting · fuente |
| 35_empirical_benchmark_replications_es · fuente | Cuadro de mando de replicación en literaturas de referencia de SVAR, LP y DiD | 35_empirical_benchmark_replications · fuente |
| 36_climate_sovereign_debt_risk_es · fuente | Transmisión del riesgo climático físico y de transición a la sostenibilidad de deuda | 36_climate_sovereign_debt_risk · fuente |
| 37_central_bank_narrative_sentiment_es · fuente | Sentimiento en comunicación de bancos centrales y proyecciones locales de alta frecuencia | 37_central_bank_narrative_sentiment · fuente |
| 38_real_time_vintages_and_revisions_es · fuente | Diagnóstico de vintages y revisiones; distinguir ejemplos simulados de cobertura de proveedores | 38_real_time_vintages_and_revisions · fuente |
| 39_multilingual_narrative_harvesting_es · fuente | Recolección narrativa multifuente (50+ conectores) y puntuación macro en 8 idiomas | 39_multilingual_narrative_harvesting · fuente |
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