Análisis de factores comunes estacionales en datos masivos

• Fabio H. Nieto ^[1] ; Daniel Peña ; Stevenson Bolívar ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
  2. [2] Pontífica Universidad Javeriana

     Pontífica Universidad Javeriana

     Colombia

     
• Localización: Análisis econométrico y big data / Daniel Peña Sánchez de Rivera (ed. lit.) , Pilar Poncela Blanco (ed. lit.) , Esther Ruiz Ortega (ed. lit.) , 2021, ISBN 9788417609542, págs. 117-136
• Idioma: español
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• Resumen

  • Las variables que se estudian en economía y finanzas tienen con frecuencia un comportamiento estacional. Al analizar este tipo de variables para hacer inferencia sobre su dinámicano conviene desestacionalizarlas, ya que esto supone aplicar filtros de corrección estándar dela estacionalidad que pueden no ser adecuados para las variables estudiadas. En la actualidadpodemos analizar conjuntos muy grandes de variables, dada la presencia cada vez más frecuente de datos masivos, y los métodos tradicionales para tratar la estacionalidad son difícilesde aplicar en estos casos. Una manera efectiva de hacerlo es mediante el análisis factorial,que resume todas las relaciones de dependencia comunes, incluyendo la estacional, en unconjunto pequeño de factores, permitiendo además una dinámica específica de cada serie.En este capítulo presentamos la metodología para construir un modelo factorial estacionale ilustramos su aplicación en un conjunto de variables macroeconómicas estacionales quecorresponden al dinero en efectivo en circulación en algunos países latinoamericanos.