Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2055
Title: La construcción de indicadores de la actividad económica : una revisión bibliográfica
Other Titles: Indicators of Economic Activity: A Review
A elaboração de indicadores de atividade econômica: uma revisão bibliográfica
Authors: Sierra Suárez, Lya Paola
Collazos Rodríguez, Jaime Andrés
Sanabria Domínguez, Johana
Vidal Alejandro, Pavel
Keywords: Indicadores económicos
Modelos lineales (Estadística)
Pronóstico de la economía - Revisión de la literatura
Teoría económica
Indicador de actividad económica
Modelo factorial dinámico
Issue Date: 1-Jul-2017
Publisher: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
Citation: Sierra Suárez, L. P., Collazos Rodríguez, J. A., Sanabria Domínguez, J. & Vidl Alejandro, P. (2017). La construcción de indicadores de la actividad económica : una revisión bibliográfica. Revista Apuntes del CENES. 36(64), 79-107. DOI: https://doi.org/10.19053/01203053.v36.n64.2017.5132. http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2055
Abstract: Los indicadores de actividad económica son utilizados para medir el comportamiento de una economía cuando ningún otro tipo de indicador, como el producto interno bruto, puede proporcionar información sobre el estado de la economía de forma actualizada. En este documento se realiza una revisión de la literatura nacional e internacional sobre la construcción de indicadores de actividad económica. Adicionalmente, se ofrece un resumen de la metodología más utilizada en la construcción de índices de actividad económica, el modelo factorial dinámico (MFD) y sus diferentes tipos de estimación, resaltando las ventajas y desventajas. Finalmente, se presenta el método utilizado en la construcción del índice mensual de actividad económica para el Valle del Cauca (IMAE).
Description: Páginas 79-107.
metadata.dcterms.bibliographicCitation: Alfonso, V., Arango, L., Árias, F., Cangrejo, G. & Pulido, J. D. (2012). Ciclos de negocios en Colombia: 1975-2011. Banco de la República. Borradores de Economía, (651).
Alonso, J. (2006). Proyectando el producto departamental bruto caucano con un modelo de análisis factorial dinámico. Cali, Colombia: Centro de Investigaciones en Economía y Finanzas (CIENFI), Universidad ICESI.
Angelini, E., Banbura, M. & Rünstler, G. (2008). Estimating and Forecasting the Euro Area Monthly National Accounts from a Dynamic Factor Model. Journal of Business Cycle Measurement and Analysis, (953).
Arango, L., Árias, F., Flórez, L. A. & Jalil, M. (2008). Cronología de los ciclos de negocios recientes en Colombia. Lecturas de Economía, (68), 9-37.
Arango, L.E. & Melo, L.F. (2006). Expansions and Contractions in Brazil, Colombia and Mexico: A View Through Nonlinear Models. Journal of Development Economics, (80), 501-517. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j. jdeveco.2005.02.010
Aruoba, B. Diebold, F. & Scotti, Ch. (2009). Real-Time Measurement of Business Conditions. Journal of Business & Economic Statistics, 27(4), 417– 27. Retrieved from https://doi.org/10.1198/jbes.2009.07205
Avella, M. & Fergusson, L. (2004). El ciclo económico: enfoques e ilustraciones. Los ciclos económicos de Estados Unidos y Colombia. Banco de la República. Borradores de Economía, (284).
Burns, A. F. & W. C. Mitchell (1946). Measuring Business cycles. In NBER, Studies in Business Cycle. New York: Columbia University Press.
Camacho, M. & Domenech, R. (2012). MICA-BBVA: A Factor Model of Economic and Financial Indicators for Short-term GDP Forecasting. SERIEs, 3, 475–497. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s13209-011-0078-z
Camacho, M. & Martínez-Martin, J. (2015). Monitoring the World Business Cycle. Banco de España, Working Paper, (1509). Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.econmod.2015.09.013, https://doi.org/10.2139/ ssrn.2643954, https://doi.org/10.2139/ssrn.2587001
Camacho, M. & Pérez-Quirós, G. (2010). Introducing the Euro-STING: Short Term Indicator of Euro Area Growth. Journal of Applied Econometrics, 25(4), 663-694. Retrieved from https://doi.org/10.1002/jae.1174
Camacho, M. Pérez-Quirós, G. & Poncela, P. (2014). Green shoots and double dips in the euro area: A real time measure. International Journal of Forecasting, 30(3), 520-535. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2013.01.006
Castro, C. (2003). Yet Another Lagging, Coincident Tan Leading Index for the Colombian Economy. Departamento Nacional de Planeación. Archivos de Economía, (233).
Choi, H. & Varian, H. (2011). Predicting the Present with Google Trends. The Economic Society of Australia. Economic Record, 87(1).
Doz, C., Giannone, D. & Reichlin, L. (2011). A Two-Step Estimator for Large Approximate Dynamic Factor Models based on Kalman filtering. Journal of Econometrics, 164(1), 188-205. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j. jeconom.2011.02.012
Diebold, F.X. & Rudebusch, G. (1996). Measuring Business Cycles: A Modern Perspective, Review of Economics and Statistics, 78, 67-77. Retrieved from https://doi.org/10.2307/2109848
Drechsel, K., Giesen, S. & Lindner, A. (2014). Outperforming IMF Forecasts by the Use of Leading Indicators. Institute for Economic Research. IWH Discussion Papers, (4).
Ferrara, L. & Marsilli, C. (2014). Nowcasting Global Economic Growth: A Factor- Augmented Mixed-Frequency Approach. Banque de France, (515). retrieved from https://doi.org/10.2139/ssrn.2514218
Forni, M., Hallin, M., Lippi, M. & Reichlin, L. (2000). The Generalized Factor Model: Identification and Estimation. The Review of Economics and Statistics, 82(4), 540-554. Retrieved from https://doi. org/10.1162/003465300559
Forni, M., Hallin, M., Lippi, M. & Reichlin, L. (2003). The Generalized Dynamic Factor Model: One-sided Estimation and Forecasting. Econpapers. Retrieved from http://econpapers.repec.org/paper/ssalemwps/ 2003_2f13.htm
Forni, M., Hallin, M., Lippi, M. & Reichlin, L. (2003). The Generalized Dynamic Factor Model: One-sided Estimation and Forecasting. Econpapers. Retrieved from http://econpapers.repec.org/paper/ssalemwps/ 2003_2f13.htm Forni, M., Hallin, M., Lippi, M. & Reichlin, L. (2005). The Generalized Dynamic Factor Model. Journal of the American Statistical Association, 100(471). Retrieved from https://doi.org/10.1198/016214504000002050
Forni, M., Hallin, M., Lippi, M. & Reichlin, L. (2001). Coincident and Leading Indicators for the Euro Area. The Economic Journal, 111. Retrieved from https://doi.org/10.1111/1468-0297.00620
Giannone, D., Reichlin, L. & Small, D. (2008). Nowcasting: The Real-Time Informational Content of Macroeconomic Data. Journal of Monetary Economics, 55(4), 665-676. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.jmoneco. 2008.05.010
Golinelli, R. & Parigi, G. (2014). Tracking World Trade and GDP in Real Time. International Journal of Forecasting, 30(4), 847-862. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2014.01.008
Gómez, A.M., Sarmiento, J.I. & Fajardo, L. (2016). Advanced Global Indicator of Short and Long Term for the Economy of Cauca 1960- 2014. Apuntes del Cenes, 35(62), 209-244. Retrieved from https://doi. org/10.19053/22565779.5231
Hamilton, J. (1994). Time Series Analysis. Princeton, USA: Princeton University Press.
Kalman, R. E. (1960). A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems. Journal of Fluids Engineering, 82(1). Retrieved from https://doi. org/10.1115/1.3662552
Kamil, H., Pulido, J. & Torres, J. (2010). El IMACO: un índice mensual líder de la actividad económica de Colombia. Banco de la República. Borradores de Economía, (609).
Kim, M. & Yoo, J. (1995). New Index of Coincident Indicators: A Multivariate Markov Switching Factor Model Approach. Journal of Monetary Economics, 36, 607-630. Retrieved from https://doi.org/10.1016/0304- 3932(95)01229-X
Koopman, S. J., Shephard, N. & Doornik, J. A. (1999). Statistical Algorithms for Models in State Space Uuing SsfPack 2.2. The Econometrics Journal, 2(1), 107-160. Retrieved from https://doi.org/10.1111/1368-423X.00023
Litterman, R.B. (1983). A Random Walk, Markov Model for the Distribution of Time Series. Journal of Business and Economic Statistics, 1, 169-173. Retrieved from https://doi.org/10.1080/07350015.1983.10509336, https:// doi.org/10.2307/1391858
Marcillo, E. (2013). Un indicador líder para la actividad económica de Colombia. Departamento Nacional de Planeación. Archivos de Economía, (404).
Maurer, M. & Uribe, M.C. (1996a). El ciclo de referencia de la economía colombiana. Departamento Nacional de Planeación. Archivos de Macroeconomía, (45).
Mejía, L. F., Monsalve, D., Parra., Pulido, S. & Reyes, A. M. (2013). Indicadores ISAAC: siguiendo la actividad sectorial a partir de Google Trends. Notas Fiscales, Ministerio de Hacienda y Crédito Público, (22).
Melo, L. F., Nieto, F., Posada, C. E., Betancourt, Y. R. & Barón, J. D. (2001). Un índice coincidente para la actividad económica colombiana. Borradores de Economía, (195).
Melo, L., Nieto, F. & Ramos, M. (2003). A Leading Index for the Colombian Economic Activity. Banco de la República de Colombia. Borradores de Economía, (243).
Nieto, F. & Melo, L.F. (2001). About a Coincident Index for the State of the Economy. Documento no publicado.
Poncela, P., Senra, L. & Sierra, L. (2014). Common Dynamics of Non Energy Commodity Prices and their Relation to Uncertainty. Applied Economics. 46(30), 3724–3735. Retrieved from https://doi.org/10.1080/00036846.20 14.939377
Poncela, P. & Ruiz, E. (2012). More is not Always Better: Back to the Kalman Filter in Dynamic Factor Models. Madrid: Universidad Carlos III de Madrid, Departamento de Estadística.
Ripoll, M., Misas, M. & López, E. (1995). Una descripción del ciclo industrial en Colombia. Banco de la República. Borradores Semanales de Economía, (33).
Rozo, S. (2008). Nuevo enfoque para la construcción de un único indicador líder de la actividad económica colombiana. Ministerio de Hacienda y Crédito Público. Coyuntura Económica, 38(2), 21-62.
Salazar, D. (1996). Gráfico de un sistema de indicadores adelantados y de indicadores coincidentes. M. Maurer, M. Uribe & J. Birchenall (Eds.), El sistema de indicadores líderes para Colombia (pp. 2-88). Bogotá: DNP.
Schumacher, C. (2007). Forecasting German GDP using Alternative Factor Models based on Large Datasets. Journal of Forecasting, 26(4), 271-302. Retrieved from https://doi.org/10.1002/for.1026
Stock, J. & Watson, M. (1989). New Indexes of Coincident and Leading Indicators. Mimeo, Cambridge MA: Evanston.
Stock, J. & Watson, M. (1991). A Probability Model of the Coincident Economic Indicators. In K. Lahiri & G.H. Moore (eds.). The Leading economic indicators: New approaches and forecasting record (pp. 63-90). Cambridge University Press. Retrieved from https://doi.org/10.1017/ CBO9781139173735.005
Stock, J. H. & Watson, M. W. (2002). Forecasting Using Principal Components from a Large Number of Predictors. Journal of the American Statistical Association, 97(460), 1167-1179. Retrieved from https://doi. org/10.1198/016214502388618960
Stock, J. H. & Watson, M. W. (2004). Combination Forecasts of Output Growth in a Seven-Country Data Set. Journal of Forecasting, 23(6), 405-430. Retrieved from https://doi.org/10.1002/for.928
Stock, J. H. & Watson, M. (2011). Dynamic Factor Models. Oxford Handbook on Economic Forecasting. Retrieved from https://doi.org/10.1093/oxfordhb/ 9780195398649.013.0003
Vidal, P., Sierra, L., Sanabria, J. & Collazos, J. (2015). Indicador mensual de actividad económica (IMAE) para el Valle del Cauca. Banco de la República. Borradores de Economía, (900).
URI: https://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2055
ISSN: 0120-3053
2256-5779 En línea
Appears in Collections:Apuntes del CENES

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
PPS-666.pdfArchivo principal750.79 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons