Este trabajo presenta un modelo univariado de cambios de régimen para analizar el comportamiento del ciclo económico en la República Dominicana, detectando cambios en la media de crecimiento e identificando diferencias entre contracciones y expansiones con respecto a su persistencia y duración. Se utilizó el clásico algoritmo descrito por Hamilton (1990, 1991) consistente en dos partes. En la primera parte, los parámetros de población incluyendo la probabilidad de densidad conjunta de los estados no observados son estimados. En la segunda parte, usando un filtro no lineal y probabilidades suavizadas, se hacen inferencias probabilísticas sobre los estados no observados. Nuestros resultados sugieren que las características de las funciones de distribución estimadas para cada régimen difieren, tanto en su media como en su desviación estándar. Es así como para el evento recesivo o de contracción el crecimiento medio trimestral está en torno a -0.33% con una desviación estándar de 0.45%, mientras que para el evento expansivo los estadísticos estimados fueron 0.23% y 0.27%, respectivamente.This paper presents a univariate model that analyzes systematic changes in the behavior of the business cycle in the Dominican Republic, capturing changes in average growth and identifying differences between contractions and expansions with respect to their persistence and duration. To do so, it uses the classic algorithm described by Hamilton (1990, 1991) that consists of two parts. In the first part, population parameters, including joint probability density of unobserved states, are estimated. In the second part, using a nonlinear filter and smoothed probabilities, probabilistic inferences are made about unobserved states. Our results suggest that the characteristics of the distribution functions estimated for each scheme differ, both in mean and standard deviation. Thus, for a recessive event or contraction, average quarterly growth was around -0.33% with a standard deviation of 0.45%, whereas for an expanding statistical event, estimates were 0.23% and 0.27%, respectively
