Evaluación empírica de modelos econométricos VAR y VEC en la predicción de la siniestralidad agregada en Colombia

Abstract

Contexto. La economía global actual se caracteriza por una creciente incertidumbre derivada de conflictos geopolíticos, tensiones comerciales y la volatilidad de los mercados financieros International Association of Insurance Supervisors, 2025.. En este contexto, resulta fundamental comprender el comportamiento de las variables macroeconómicas tanto de las economías desarrolladas como de los entornos locales. Este análisis permite entender mejor sectores clave como el asegurador, el cual desempeña un papel crucial al ofrecer protección financiera frente a siniestros y riesgos asociados a diversas actividades económicas. Propósito. Este estudio tiene como objetivo analizar la relación entre la siniestralidad agregada y variables macroeconómicas en Colombia mediante modelos de series de tiempo. Asimismo, se busca comparar el desempeño predictivo de tres enfoques econométricos: el modelo VAR, el modelo VEC de Engle-Granger y el modelo VEC de Johansen, con el fin de identificar el más adecuado para la realidad económica analizada. Metodología. Se utilizaron datos mensuales desde enero de 2016 hasta diciembre de 2024, obtenidos de fuentes oficiales como Fasecolda, el DANE y el Banco de la República. El análisis incluyó pruebas de estacionariedad (ADF), estimación de modelos VAR y VEC, pruebas de diagnóstico (autocorrelación, heterocedasticidad y normalidad), pruebas de causalidad de Granger, y comparación del desempeño predictivo mediante la raíz del error cuadrático medio (RMSE). Resultados. Los modelos VAR, VEC de Engle-Granger y VEC de Johansen fueron comparados bajo criterios econométricos y de capacidad predictiva. Aunque el modelo VAR(12) mostró un buen ajuste global (R2 = 78,9 %) y residuos bien comportados, presentó el mayor error de predicción (RMSE = 4,83). En contraste, el modelo VEC-Johansen presentó un RMSE intermedio (4,02), mientras que el modelo VEC basado en Engle-Granger, en su versión con rezagos, obtuvo el menor error (RMSE = 3,38). Conclusiones. El análisis evidenció que los tres modelos estudiados son herramientas útiles para explorar la relación entre variables macroeconómicas y la siniestralidad agregada del sector asegurador colombiano. Los resultados subrayan la importancia de combinar criterios estadísticos con fundamentos teóricos para seleccionar modelos que sean tanto precisos como coherentes con la estructura económica del fenómeno analizado