Desagregación temporal de series económicas: una contribución a la estructura de agregación del Indicador Sintético de Actividad Económica para el Partido de General Pueyrredon

El análisis de la evolución económica de una región, que resulta de gran importancia para la correcta formulación y evaluación de políticas, precisa de instrumentos estadísticos que permitan cuantificar la riqueza creada, den cuenta del desenvolvimiento del nivel de actividad. Esta investigación pretende evaluar y aplicar distintos métodos de desagregación temporal de series para aportar nuevas variables al Indicador Sintético de Actividad Económica del Municipio de General Pueyrredon (ISAE-GP), de reciente elaboración en el Centro de Investigaciones Económicas y Sociales de la FCEyS-UNMDP. Además, contribuye a estructurar una metodología de elección de una serie de alta frecuencia considerada patrón (series de alta frecuencia correlacionadas con las series objetivo), para los casos en los que se dispone de alternativas. Para ello, se generaron mensualizaciones de series disponibles en baja frecuencia representativas de tres sectores de la economía local: Financiero, Agrícola y Construcción. Se aplicaron y compararon los métodos de desagregación estadísticos de Chow-Lin (1971) y Litterman (1983), y el método matemático de Denton (1971), los cuales fueron empleados con y sin series patrón de referencia. Una vez realizadas las desagregaciones, se evaluó la inclusión en el ISAE-GP de las series mensualizadas en estos sectores de actividad. Si bien generalmente en la literatura empírica se emplean indistintamente los métodos de desagregación existentes, los resultados preliminares del trabajo sugieren que no resulta indiferente la elección del método a utilizar, por lo que la investigación propone una metodología innovadora para optimizar la elección, en función de las series patrón disponibles. Este trabajo presenta los resultados de una Beca de investigación EVC-CIN (convocatoria 2021).

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Main Authors: Fernandez, Mailen, Errea, Damián
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Language:spa
Subjects:Análisis de Series Temporales, Indicadores Económicos, Análisis Estadístico,
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