Determinación de modelos para la extracción de señales y el pronóstico de las series trimestrales de la oferta y demanda globales

dc.audienceResearchersspa
dc.audienceStudentsspa
dc.audienceTeachersspa
dc.audiencePolicymakersspa
dc.creatorCampos-Villalobos, Elviaspa
dc.creatorKikut-Valverde, Ana Ceciliaspa
dc.creatorMuñoz-Barrantes, Marta Isabelspa
dc.creatorPorras-Jara, Alexanderspa
dc.creatorRocha-Bonilla, Lizette Maríaspa
dc.creatorRodríguez-Mora, Margaritaspa
dc.date.accessioned2019-07-23T09:43:05Z
dc.date.available2019-07-23T09:43:05Z
dc.date.created2001 spa
dc.date.issued2001 spa
dc.descriptionEl objetivo de este estudio es modelar las series trimestrales de los componentes de la oferta y demanda globales de Costa Rica, mediante el empleo de métodos ARIMA, a fin de extraer los componentes de tendencia-ciclo, estacional e irregular que conforman dichas series con el propósito de evaluar la evolución del sector real en el corto plazo y realizar pronósticos.Para ello se utilizan las series trimestrales recientemente estimadas de los componentes de oferta y demanda globales basadas en las series anuales compiladas utilizando el año 1991 como periodo de referencia a precios constantes. El periodo de análisis abarca del primer trimestre de 1991 al cuarto trimestre del 2000. Se analizaron un total de treinta y cinco variables.Para obtener los resultados, se hizo uso del paquete computacional TRAMO/SEATS, en su versión para Windows, lo que constituye una primera aplicación de esta herramienta en el Banco Central de Costa Rica. Se emplea este instrumento puesto que se basa en modelos y no en métodos empíricos, lo que permite realizar inferencia estadística de las estimaciones de los modelos ajustados para cada componente. Adicionalmente, se aplicó el método de desestacionalización directo e indirecto a algunas variables.Como conclusiones generales se señalan que el software TRAMO/SEATS constituye una herramienta poderosa, flexible y de fácil uso en el análisis de series de tiempo. En general, este paquete permitió discriminar entre modelos y descomposiciones alternativas. Además, se observó una descomposición final adecuada para cada variable. Sin embargo, resta por darle una explicación económica a las series desestacionalizadas. Finalmente, los resultados del ajuste estacional indican que el método indirecto fue significativo en el caso de dos variables (agricultura e industria).spa
dc.description.abstractThe main objective of this study is to estimate the unobservable components of the Costa Rican time series of global supply, global demand and their components using ARIMA models, in order to assess about the short term behavior of the real sector, additionally it allows the Central Bank to obtain better forecasts of these series.We use the recent available quarterly series of the global supply and demand, in constant colones of 1991, for the period from the first quarter of 1991 to the fourth quarter 2000. We study 35 variables.This is the first time that the software TRAMO/SEATS for Windows is used in the Costa Rican Central Bank. Due to the fact that this procedure is based in models, it allows us to make statistic inference about the estimations obtained from the adjusted models for each component. Additionally, we apply the direct and indirect seasonal adjustment to some variables.From this study we can conclude that the TRAMO/SEATS software constitute an easy, flexible and powerful tool in the time series analysis. In general, this package allowed to discriminate among alternative models and decompositions. Too, we observe a satisfactory final decomposition. But, it is important to make an economic explication for the seasonal adjusted series. Finally, the results of the seasonal adjustment indicates that the indirect method was significant for two variables (agriculture and industry).spa
dc.format.extent60 páginas: gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.urihttps://repositorioinvestigaciones.bccr.fi.cr/handle/20.500.12506/245
dc.language.isospaspa
dc.publisherBanco Central de Costa Ricaspa
dc.relation.urihttps://activos.bccr.fi.cr/sitios/bccr/investigacioneseconomicas/DocCrecimientoEconomico/Modelos_extraccion_senales_pronostico_series_trimestrales_oferta_demanda_globales.pdfspa
dc.rightsAcceso abiertospa
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0spa
dc.rights.licenseOpen Accessspa
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.subjectExtracción de señalesspa
dc.subjectOferta globalspa
dc.subjectDemanda globalspa
dc.subject.jelC3-Multiple or Simultaneous Equation Models; Multiple Variablesspa
dc.subject.jelC8-Data Collection and Data Estimation Methodology; Computer Programsspa
dc.subject.jelE2-Consumption, Saving, Production, Investment, Labor Markets, and Informal Economyspa
dc.subject.jelspaC3- Métodos econométricos : modelos de ecuaciones múltiples/simultáneas; Variables múltiplesspa
dc.subject.jelspaC8- Metodología de la recopilación y estimación de datos; Programas de ordenadorspa
dc.subject.jelspaE2- Consumo, ahorro, producción, empleo e inversiónspa
dc.subject.keywordExtraction of signalsspa
dc.subject.keywordGlobal supplyspa
dc.subject.keywordGlobal demandspa
dc.titleDeterminación de modelos para la extracción de señales y el pronóstico de las series trimestrales de la oferta y demanda globalesspa
dc.title.alternativeModels for Signal Extraction and Forecasting of Costa Rican Supply and Demand Quarterly Seriesspa
dc.typeWorking Paperspa
dc.type.hasversionPublished Versionspa
dc.type.spaDocumentos de trabajospa

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131_Modelos_extraccion_senales_pronostico_series_trimestrales_oferta_demanda_globales.pdf
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