Indicador mensual de actividad económica (IMAE) para el Valle del Cauca

Borradores de Economia
Number: 
900
Published: 
Classification JEL: 
E32, E37, C43, C53
Keywords: 
Human capital agglomeration, Social returns, Private returns, Externalities, Uncertainty, Fiscal policy

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María Teresa Ramírez-Giraldo, Karina Acosta, Olga Lucia Acosta Navarro, Lucia Arango-Lozano, Fernando Arias-Rodríguez, Oscar Iván Ávila-Montealegre, Oscar Reinaldo Becerra Camargo, Leonardo Bonilla-Mejía, Grey Yuliet Ceballos-Garcia, Luz Adriana Flórez, Juan Miguel Gallego-Acevedo, Luis Armando Galvis-Aponte, Luis M. García-Pulgarín, Andrés Felipe García-Suaza, Anderson Grajales, Daniela Gualtero-Briceño, Didier Hermida-Giraldo, Ana María Iregui-Bohórquez, Juliana Jaramillo-Echeverri, Karen Laguna-Ballesteros, Francisco Javier Lasso-Valderrama, Daniel Márquez, Carlos Alberto Medina-Durango, Ligia Alba Melo-Becerra, María Fernanda Meneses-González, Juan José Ospina-Tejeiro, Andrea Sofía Otero-Cortés, Daniel Parra-Amado, Juana Piñeros-Ruiz, Christian Manuel Posso-Suárez, Natalia Ramírez-Bustamante, Mario Andrés Ramos-Veloza, Jorge Leonardo Rodríguez-Arenas, Alejandro Sarasti-Sierra, Bibiana Taboada-Arango, Ana María Tribín-Uribe, Juanita Villaveces
Carlos David Ardila-Dueñas, Joel Santiago Castellanos-Caballero, Carlos David Murcia-Bustos
Wilmer Martinez-Rivera, Manuel Darío Hernández-Bejarano

En el presente trabajo se lleva a un contexto regional la metodología de Stock y Watson (1991), usualmente aplicada en la construcción de indicadores de actividad económicas a nivel macroeconómico. A partir de siete series históricas claves del departamento del Valle del Cauca en Colombia, en el período 01 del 2000 a 03 de 2015, se construyó un indicador coincidente mensual de actividad económica (IMAE). Para ello se estimó, mediante el filtro de Kalman, un factor común a todas las variables empleando la metodología de los modelos factoriales dinámicos. El factor común estimado se ajustó a los datos anuales del crecimiento del PIB y luego se suavizó mediante un modelo estructural univariante de series temporales. Se obtiene así un indicador mensual que permite disponer de información en tiempo real sobre el estado de la economía del departamento, el cual sigue un patrón cíclico con una periodicidad promedio de cuatro años y 10 meses.