Monitorización de la coyuntura económica regional a través de un indicador sintético

• Esther López Vizcaino ^[2] ; Patricio Sánchez-Fernández ^[1] ; Carlos L. Iglesias Patiño ^[2]
  1. [1] Universidade de Vigo

     Universidade de Vigo

     Vigo, España

     
  2. [2] Instituto Galego de Estatística
• Localización: Revista de estudios regionales, ISSN 0213-7585, Nº. 119, 2020, págs. 15-41
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Monitoring of the regional economic situation through a synthetic indicator
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• Resumen
  • español

    En el presente trabajo se obtiene un indicador sintético que pretende proporcionar una herramienta para el seguimiento de la coyuntura económica de una región. Siguiendo la literatura existente el indicador sintético se construye mediante la aplicación a los datos coyunturales del modelo factorial dinámico que permite reducir la dimensionalidad de los datos iniciales. De este modo se obtiene una interpretación más simple y compacta a través de un conjunto reducido de factores comunes. El indicador obtenido se utiliza para el caso de Galicia, sus resultados permiten seguir la evolución, con periodicidad mensual, de la economía gallega de manera consistente con la evolución trimestral del PIB calculado por la oficina de estadística regional. Además, el estimador sintético calculado se puede utilizar para predecir el PIB a través de un modelo aditivo generalizado (GAM) en el que se tiene en cuenta la estructura de correlación de los datos

  • English

    This paper builds a synthetic indicator that aims to provide a tool for monitoring the economic situation of a region. Thus, a synthetic indicator is constructed by applying to the economic data a dynamic factorial model that allows reducing the dimensionality of the initial data.To guarantee its technical solvency, the synthetic indicator developed considers the methodological developments pointed out by Stock & Watson (1991). In this way, we proceed by applying the dynamic factorial model to the economic series. This sort of indicators constructed using dynamic common factor models aims to represent a relatively large set of initial series by means of a smaller set that achieves a simpler and more compact interpretation

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