Explorando pautas en series estacionales múltiples mediante técnicas multivariantes
Fecha: junio 2021
Enrique Martín Quilis
Estacionalidad, Ciclos, Extracción de señales, Alieneamiento dinámico óptimo, Análisis de conglomerados, Análisis factorial
Análisis econométrico y big data
Se utilizan técnicas multivariantes (modelos factoriales, análisis de conglomerados) para identificar pautas comunes y específicas en un vector de series temporales de elevada dimensión cuya sección cruzada es de naturaleza espacial. Estas técnicas se aplican en un contexto de series temporales de alta frecuencia caracterizadas por la presencia de diversos componentes (tendencia, ciclo, estacionalidad, efectos de calendario) que implica un notable aumento de la dimensión efectiva del conjunto de datos. La metodología propuesta es aplicada a una base de datos territorial de la economía española cuya cobertura es muy amplia, tanto temporal (1974-2019) como espacial (nivel provincial).