Does linearity in the dynamics of inflation gap and unemployment rate matter?

This paper tests the hypothesis of linearity against a specific form of nonlinearity in the Data Generating Process (DGP) of the unemployment rate and the difference between the inflation rate (CPI and CPIX1) and the inflation target. The test is performed over each variable using time series models. Under the null hypothesis, the DGP has a linear representation (AR model) and under the alternative, a non linear specification (SETAR model). Unlike traditional ARIMA models, these models allow the endogenous variable to have different regimes across time. The main results are: it is not possible to reject linearity in the deviation of inflation from the inflation target. During the last twenty years, inflation has converged smoothly to the target without any regime switching. Finally, strong evidence is found against linearity in the unemployment rate. On the contrary, it fluctuates with high probability between states or regimes through time.Este trabajo testea la hipótesis de linealidad contra una forma específica de no linealidad en el Proceso Generador de Datos (PGD) de la tasa de desempleo y la diferencia entre la inflación (IPC e IPCX1) y la inflación meta. El test es aplicado sobre cada variable usando modelos de series de tiempo. Bajo la hipótesis nula, el PGD tiene una representación lineal (modelo AR), mientras que bajo la alternativa tiene una forma no lineal (modelo SETAR). A diferencia de los modelos ARIMA tradicionales, estos modelos permiten que la variable endógena tenga distintos regímenes a través del tiempo. Los principales resultados son los siguientes: no es posible rechazar linealidad en la inflación. En estos últimos veinte años, la inflación ha convergido suavemente hacia la meta sin ningún cambio de régimen. Finalmente, se encuentra fuerte evidencia en contra de la linealidad en la tasa de desempleo. Por el contrario, ésta fluctúa con alta probabilidad entre estados o regímenes en el tiempo