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

Abstract

espanolEste articulo analiza la realidad ciclica de la macroeconomia espanola en base a tres variables relevantes y a lo largo del periodo temporal mas amplio que nos ha permitido la disponibilidad de datos: Precio del Petroleo (1946M1- 2015M9), Indice de Produccion Industrial (1993M2-2015M9) e Indice de Precios al Consumidor (1961M1-2015M9). El impacto que ejerce el precio del petroleo en la economia ha sido estudiado extensa e intensamente, aunque modelizar sus efectos no es una cuestion trivial. Nuestra contribucion se centra en la aplicacion de funciones wavelet tipo Morlet para identificar la presencia de ciclos inestables en base a los datos conocidos mediante la computacion de la Potencia Espectral Wavelet usando MATLAB. Adicionalmente, algunas tecnicas bivariantes son utiles para visualizar la relacion entre las tres variables consideradas. En concreto, la Coherencia Wavelet Cruzada a traves de las diferentes fases puede usarse para detectar sincronismos y posibles relaciones de causalidad segun bandas de frecuencia a lo largo del tiempo. Finalmente, los resultados obtenidos por otros autores para las economias de Estados Unidos y Alemania, en base a estas mismas variables y mismas tecnicas con funciones wavelets, nos permiten anadir algunas conclusiones comparativas. EnglishThis paper analyses the economic cycles in Spain over a long period of time according to available data by using three related variables: Oil Price (1946M1-2015M9), Industrial Production Index (1993M2-2015M9) and Consumer Price Index (1961M1-2015M9). The impact of shocks on oil price has been the subject of an extensive study, although modelling their effects is not a trivial undertaking. Our contribution focuses on applying the Morlet Wavelets to identify the presence of unstable cycles in data series by calculating the Wavelet Power Spectrum with the MATLAB software. Moreover, some bivariate techniques are applied to display the mutual influence of the Oil Price with the Industrial Production Index and the Consumer Price Index. The Cross Wavelet Coherency and the relationship among phases can also be used to detect co-movements and potential causality relationships in frequency bands over time. Finally, by studying these variables we can draw certain comparative conclusions with the US and German economies, whose corresponding variables have been considered by other authors using this same tool.