DETERMINACIÓN DE MODELOS PARA LA EXTRACCIÓN DE SEÑALES Y EL PRONÓSTICO DE LAS SERIES TRIMESTRALES DE LA OFERTA Y DEMANDA GLOBALES

dc.creatorCampos Villalobos, Elvia; Funcionaria del Banco Central de Costa Rica
dc.creatorKikut Valverde, Ana Cecilia; Funcionaria del Banco Central de Costa Rica
dc.creatorMuñoz Barrantes, Marta; Funcionaria del Banco Central de Costa Rica
dc.creatorPorras Jara, Alexander; Funcionario del Banco Central de Costa Rica
dc.creatorRocha Bonilla, Lizette; Funcionaria del Banco Central de Costa Rica
dc.creatorRodríguez Mora, Margarita; Funcionaria del Banco Central de Costa Rica
dc.date2002-09-30
dc.date2013-01-22T14:49:46Z
dc.date2013-01-22T14:49:46Z
dc.date2013-01-22
dc.date.accessioned2018-03-14T18:43:15Z
dc.date.available2018-03-14T18:43:15Z
dc.identifierhttp://www.revistas.una.ac.cr/index.php/economia/article/view/1191
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11056/3598
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1099343
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, falta 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).
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherEscuela de Economía
dc.relationhttp://www.revistas.una.ac.cr/index.php/economia/article/view/1191/1113
dc.sourceEconomía y Sociedad; No 18 (2002): MODELOS PARA LA EXTRACCIÓN DE SEÑALES Y EL PRONÓSTICO DE LAS SERIES TRIMESTRALES DE LA OFERTA Y DEMANDA GLOBALES
dc.subjectOferta, demanda, series trimestrales, ARIMA, agricultura, industria.
dc.titleDETERMINACIÓN DE MODELOS PARA LA EXTRACCIÓN DE SEÑALES Y EL PRONÓSTICO DE LAS SERIES TRIMESTRALES DE LA OFERTA Y DEMANDA GLOBALES
dc.typeArtículos de revistas
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dc.typeArtículos de revistas


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