Análisis de factores comunes estacionales en datos masivos

Análisis de factores comunes estacionales en datos masivos

Fecha: junio 2021

Fabio H. Nieto, Daniel Peña, Stevenson Bolívar

Datos masivos, Estacionalidad, Modelo factorial dinámico, Series temporales multivariadas, Procesos integrados

Análisis econométrico y big data

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 dinámica no conviene desestacionalizarlas, ya que esto supone aplicar filtros de corrección estándar de la estacionalidad que pueden no ser adecuados para las variables estudiadas. En la actualidad podemos 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 difíciles de 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 un conjunto pequeño de factores, permitiendo además una dinámica específica de cada serie. En este capítulo presentamos la metodología para construir un modelo factorial estacional e ilustramos su aplicación en un conjunto de variables macroeconómicas estacionales que corresponden al dinero en efectivo en circulación en algunos países latinoamericanos.

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