El uso de la programación matemática en la definición de la estructura de ponderación de un indicador de actividad económica

• Autores: Agliano, Gianluca; Lacaze, María Victoria; Alegre, Patricia; Lupín, Beatriz
• Año de publicación: 2023
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: Revista de Investigación en Modelos Matemáticos Aplicados a la Gestión y la Economía, 9(2), 1-18. ISSN 2362-3225
• Materia: Programación Matemática; Indicadores Económicos; Actividad Económica
• Institución: Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales

La actividad económica se caracteriza por tener una trayectoria cíclica. En países territorialmente extensos, como Argentina, se presentan distribuciones factoriales no homogéneas y estructuras productivas diferenciadas que dan origen a ciclos económicos subnacionales con características singulares y dinámicas específicas, a menudo distantes de las de la economía nacional en su conjunto. Si bien el Producto es el indicador que mide con mayor precisión la actividad económica, la imposibilidad de contar con estimaciones a nivel subnacional, periódicas y de alta frecuencia, ha promovido el desarrollo de programas de investigación destinados a generar indicadores sintéticos de alcance provincial, regional y local. Para el caso del Municipio de General Pueyrredón, en la provincia de Buenos Aires, se ha estimado una primera versión del Indicador Sintético de Actividad Económica (ISAE-GP) para el período 2004-2018. El presente trabajo aplica técnicas de programación matemática no lineal para reconsiderar los criterios de ponderación aplicados y, consecuentemente, evaluar el impacto de estos cambios metodológicos en la construcción del indicador. A tal fin, se presenta un análisis comparativo entre la versión ya disponible del ISAE-GP y la generada en este documento. Los resultados indican que ambas versiones muestran niveles de volatilidad muy similar e idénticas tendencias y puntos de giro. Asimismo, el ajuste del ISAE-GP a las macromagnitudes de referencia utilizadas resulta marginalmente mejor para la versión basada en la estructura de ponderación alternativa. Estos hallazgos resultan imprescindibles para avanzar en una próxima etapa de calibración del indicador construido.
Economic activity is characterized by having a cyclical trajectory. In territorially extensive countries, such as Argentina, there are non-homogeneous factor distributions and differentiated productive structures that give rise to subnational economic cycles with unique characteristics and dynamics usually far from those of the national economy. Although the Product is most accurate indicator when measuring economic activity, the lack of periodic and high-frequency estimates at the subnational level has challenging research programs which aimed at generating composite indicators of provincial, regional or even local scope. In the case of the Municipality of General Pueyrredon, located in Buenos Aires province, a first version of its Synthetic Indicator of Economic Activity (ISAE-GP) has recently been estimated for the period 2004-2018. This paper applies nonlinear mathematical programming techniques to reconsider the weighting criteria and, consequently, evaluates the impact of these methodological changes on the indicator's structure. To this end, a comparative analysis between the ISAE-GP's available version and the one which is generated in this article is presented. The results indicate that both versions show very similar volatility levels and identical trends and turning points. Besides, the adjustment of the ISAE-GP to the variables of reference is marginally better when considering the alternative weighting structure. These elements constitute critical inputs in order to advance in calibrating the composite indicator.
Fil: Agliano, Gianluca. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.
Fil: Lacaze, María Victoria. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.
Fil: Alegre, Patricia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.
Fil: Lupín, Beatriz. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.