El presente trabajo se enmarca dentro de una corriente de la literatura centrada en la utilización de los datos cualitativos de las encuestas de opinión para la predicción a corto plazo. El objetivo es extraer el máximo provecho de la información disponible contenida en las encuestas de opinión con fines predictivos. Para ello se desarrolla un nuevo método de cuantificación que permite obtener predicciones de la tasa de crecimiento esperada a partir de la información cualitativa contenida en las encuestas de opinión.En este tipo de encuestas se pregunta periódicamente a empresarios y consumidores sobre la evolución percibida y esperada de las principales variables económicas que afectan a su actividad. Esta característica hace que los resultados obtenidos a partir de estas encuestas tengan un gran valor anticipatorio y sean menos susceptibles ante errores de muestreo y de medición que los provenientes de encuestas que requieren predicciones puntuales. Por este motivo, las encuestas de opinión son la principal fuente de obtención de expectativas directamente observadas.Esta última ventaja entraña a su vez una de las limitaciones fundamentales de este tipo de encuestas. El hecho de que la información sea cualitativa hace necesaria la implementación de algún tipo de transformación con el objetivo de hacerla más fácilmente interpretable y de poderla analizar con el instrumental estadístico convencional.La necesidad de transformar las respuestas policotómicas sobre la dirección del cambio en medidas cuantitativas está en el origen de la literatura relacionada con el diseño de métodos de cuantificación. No obstante, la escasa capacidad predictiva mostrada por los métodos de cuantificación propuestos hasta el momento los hace difícilmente aplicables en el ámbito de la coyuntura.Además, la aplicación de estos métodos requiere de ciertos supuestos difícilmente contrastables: igual distribución de las respuestas sobre la percepción pasada y la expectativa futura de una variable, simetría y constancia en el tiempo de la tasa de crecimiento por debajo de la cual los encuestados no perciben cambio alguno en la variable, etc.La metodología presentada en este trabajo permite relajar y contrastar algunos de estos supuestos. A partir del modelo probabilístico con intervalo de indiferencia asimétrico y dinámico se desarrolla un método general del cual se derivan otros dos métodos que pueden entenderse como casos particulares del primero. Mediante una representación "state-space" más flexible y la utilización del filtro de Kalman, los tres métodos propuestos permiten estimar parámetros de indiferencia asimétricos y cambiantes en el tiempo sin necesidad de utilizar las percepciones sobre la evolución pasada de la variable.Se realiza también una aplicación para las expectativas sobre los precios de venta de las manufacturas en los países miembros de la Unión Europea y en el conjunto de la Zona Euro. Este análisis empírico permite comparar los resultados obtenidos mediante la nueva metodología con los que se desprenden de los principales métodos existentes. A partir de una evaluación comparativa de la capacidad predictiva de las diferentes series de expectativas de crecimiento de los precios industriales estimadas se escoge el método más adecuado.Dado el objetivo predictivo del presente trabajo, la fuente de error que se pretende minimizar es la introducida al cuantificar los datos sobre la dirección de cambio. Por este motivo, el análisis empírico se complementa con un experimento de simulación que permite diferenciar entre las diferentes fuentes de error, y así, seleccionar el método con un menor error de medida o de conversión.A pesar de que el análisis se centra en los precios industriales, la metodología es extensible a cualquier otra variable contenida en las encuestas de opinión para la que se disponga de una serie cuantitativa de referencia.
Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_UB/oai:www.tdx.cat:10803/1453 |
Date | 29 April 2003 |
Creators | Clavería González, Óscar |
Contributors | Artís Ortuño, Manuel, Universitat de Barcelona. Departament d'Econometria, Estadística i Economia Espanyola |
Publisher | Universitat de Barcelona |
Source Sets | Universitat de Barcelona |
Language | Spanish |
Detected Language | Spanish |
Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
Format | application/pdf |
Source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
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