Aplicación de modelos econométricos para el análisis de la incidencia del COVID-19 en España

• Inglada-Pérez, Lucía ^[1] ; Coto-Millán, Pablo ^[2] ; Casares, Pedro ^[2] ; Inglada López de Sabando, Vicente ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Educación a Distancia

     Universidad Nacional de Educación a Distancia

     Madrid, España

     
  2. [2] Universidad de Cantabria

     Universidad de Cantabria

     Santander, España

     
• Localización: Anales de ASEPUMA, ISSN-e 2171-892X, Nº. 29, 2021
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Desde que la enfermedad por coronavirus (COVID-19) apareció en China a finales de diciembre de 2019, los daños sociales, sanitarios y económicos producidos por su vertiginosa propagación en prácticamente todo el mundo, han sido devastadores.

    España es uno de los países donde la pandemia ha incidido con mayor virulencia, incluyendo más de 2,3 millones de casos confirmados y más de 72.900 fallecimientos hasta el 19 de marzo de 2021. Por ello, es sumamente relevante analizar, monitorizar y predecir la incidencia del COVID-19 en España con el fin de ayudar a formular políticas de salud pública que contribuyan a controlar la propagación de la epidemia de forma más eficaz. Los modelos econométricos de series temporales son importantes para predecir el impacto de la epidemia de COVID-19 y tomar las medidas necesarias para responder a esta crisis. En este estudio se aplican modelos de vectores autorregresivos (VAR) y modelos autorregresivos con retardos distribuidos (ARDL), para analizar y predecir la incidencia del COVID-19 en España, uno de los países más afectados de Europa. Los resultados del análisis pueden ayudar a comprender la evolución de la epidemia y proporcionar una base teórica para la adopción de nuevas políticas de intervención.

  • English

    Since the coronavirus disease (COVID-19) emerged in China in late December 2019, the social, health, and economic damage produced by its dizzying spread virtually worldwide has been devastating. Spain is one of the countries where the pandemic has had the most virulent impact, including more than 2.3 million confirmed cases and more than 72,900 deaths as of March 19, 2021. It is therefore highly relevant to analyze, monitor and predict the incidence of COVID-19 in Spain in order to help formulate public health policies that contribute to controlling the spread of the epidemic more effectively.

    Econometric models are important to predict the impact of the COVID-19 epidemic and to take the necessary measures to respond to this crisis. This study applies vector autoregressive (VAR) and autoregressive distributed lag (ARDL) models to analyse and predict the COVID-19 incidence in Spain, one of the most affected countries in Europe.

    The results of the analysis may help to understand the evolution of the epidemic and provide a theoretical basis for the adoption of new intervention policies.

• Referencias bibliográficas
  • ARUNKUMAR, K.E. KALAGA, D.V., KUMAR S.C.M., CHILKOOR, G., KAWAJI, M. y BRENZA, T.M. (2021). “Forecasting the dynamics of cumulative COVID-19...
  • CEYLAN, Z. (2020). “Estimation of COVID-19 prevalence in Italy, Spain, and France”. Science Total Environment, 729, 133817.
  • DÍAZ FERNÁNDEZ, M.M., LLORENTE MARRÓN, M.M. y MÉNDEZ RODRÍGUEZ, M.P. (2014). “Un modelo vectorial autorregresivo (VAR) aplicado a la fecundidad...
  • DICKEY, D. y FULLER, W. (1979). “Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root”. Journal of the American...
  • ENGLE, R.F. y GRANGER, C.W. (1987). “Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing”. Econometrica: Journal...
  • GNANVI, J.E., SALAKO, K.V., KOTANMI, G.B. y KAKAÏ, R.G. (2021). “On the reliability of predictions on Covid-19 dynamics: A systematic and...
  • GRANGER, C.W. (1969). “Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods”. Econometrica, 37, pp. 424–438.
  • GRANGER, C.W. (1988). “Some recent developments in a concept of causality”. Journal of Econometrics, 39, pp.199–211.
  • GUIRAO, A. (2020). “The Covid-19 outbreak in Spain. A simple dynamics model, some lessons, and a theoretical framework for control response”....
  • KHAN, F., SAEED, A. y ALI, S. (2020). “Modelling and forecasting of new cases, deaths and recover cases of COVID-19 by using Vector Autoregressive...
  • PESARAN, M.H. y SHIN, Y. (1999). “An autoregressive distributed-lag modelling approach to cointegration analysis”. En: Strom, S. (Ed.), Econometrics...
  • PESARAN, M.H., SHIN, Y. y SMITH, R.J. (2001). “Bounds testing approaches to the analysis of level relationships”. Journal of Applied Econometrics,...
  • SIMS, C. (1980). “Macroeconomics and reality”. Econometrica, 48, pp. 165-192.
  • SIMS, C., STOCK, J. y WATSON M. (1990). “Inference in Linear Time Series Models with Some Unit Roots”. Econometrica, 58(1), pp.113-144.
  • WANG, Q., ZHOU, Y. y CHEN, X. (2021). “A Vector Autoregression Prediction Model for COVID-19 Outbreak”. arXiv preprint arXiv:2102.04843.