Desagregación temporal de series económicas con programación lineal

Autores
Frank, Luis
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Frank, Luis. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Cuentas Nacionales; Argentina
Fil: Frank, Luis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; Argentina
Resumen: El artículo presenta un método de desagregación temporal de series de tiempo, que combina la interpolación de datos de baja frecuencia con una o más series relacionadas de alta frecuencia. La serie desagregada es, esencialmente, la solución a un programa lineal que minimiza la suma de desvíos absolutos con la serie de baja frecuencia y con series relacionadas de alta frecuencia. El método es útil para conciliar series de baja frecuencia con otras relacionadas de alta frecuencia, cuando estas últimas presentan valores atípicos, datos faltantes o, incluso, cuando presentan distintas frecuencias. El nuevo método se pone a prueba desagregando la serie trimestral del VAB industrial con esta componente del Estimador Mensual de Actividad Económica.
Abstract: The article presents a method for temporal disaggregation of time series that combines the interpolation of the low-frequency data with one or more related high-frequency series. The disaggregated series is essentially the solution to a linear program that minimizes the sum of absolute deviations with the low-frequency series and high-frequency benchmark series. The method is useful for reconciling low-frequency series with high-frequency related series when these contain outliers, missing data, or even when they have different frequencies. The new method is tested by disaggregating the quarterly industrial GVA series with the industrial component of the Monthly Estimator of Economic Activity.
Fuente
Ensayos de Política Económica Año XIII, Vol. III, N° 1, 2019
Materia
INTERPOLACION
CUENTAS NACIONALES
CONCILIACION
INTERPOLACION
ECONOMIA
ESTADISTICAS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional (UCA)
Institución
Pontificia Universidad Católica Argentina
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Abstract: The article presents a method for temporal disaggregation of time series that combines the interpolation of the low-frequency data with one or more related high-frequency series. The disaggregated series is essentially the solution to a linear program that minimizes the sum of absolute deviations with the low-frequency series and high-frequency benchmark series. The method is useful for reconciling low-frequency series with high-frequency related series when these contain outliers, missing data, or even when they have different frequencies. The new method is tested by disaggregating the quarterly industrial GVA series with the industrial component of the Monthly Estimator of Economic Activity.
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