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Davinson Stev Abril
Luis Fernando Melo
Daniel Parra

Existen efectos calendario definidos como patrones estacionales irregulares que afectan el comportamiento de las series económicas. En este documento se utilizaron las metodologías de Tramo-Seats propuesta por Gómez y Maravall (1994, 1996) y de Tbats planteada por De-Livera et al. (2011) para ajustar estacionalmente los índices de producción industrial sectoriales en Colombia para el período comprendido entre enero de 1990 y septiembre de 2014, teniendo en cuenta efectos calendario como la Semana Santa y los días feriados. Se encontró que la mayoría de actividades que componen la industria se ven afectadas negativamente en su producción por dichos efectos, excepto por la refinación de petróleo, las sustancias químicas y vidrio, donde el impacto no es significativo. Los coeficientes estimados asociados a la Semana Santa presentan una magnitud mayor que la de días feriados y existe alta heterogeneidad en los resultados por actividad industrial. Por último, el impacto más significativo sobre la producción industrial sectorial se presenta cuando irregularmente la Semana Santa cambia de mes de un año a otro (de marzo a abril y viceversa). Allí, se estima que el efecto sobre las expansiones anuales es del 4,924 % y del 7,752 % para Tbats y Tramo-Seats, respectivamente.

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Abril, D. S., Melo, L. F., & Parra, D. (2016). Impacto de la semana santa sobre los indices de producción sectoriales de la industria colombiana. Revista De Economía Del Rosario, 19(1), 59-84. https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/economia/a.5241

Abril, D., Melo, L. F., & Parra, D. (2015). Heterogeneidad de los índices de producción sectoriales de la industria colombiana. Borradores de Economía 888, Banco de la República.

Box, G. E., & Cox, D. R. (1964). An analysis of transformations. Journal of the Royal Statistical Society, 26(2), 211-252.

Brockwell, P., & Davis, R. (1991). Time series: theory and methods (1st ed.). Springer.

Burdisso, T., Blanco, E., & Sardi, M. (2010). El ajuste estacional y los efectos del calendario doméstico en un agregado monetario para Argentina. Ensayos Económicos, 57(58), 145-186.

Cajiao, S., Melo, L. F., & Parra, D. (2014). Pronósticos para una economía menos volátil: el caso colombiano. Borradores de Economía 821, Banco de la República.

Dagum, E. (1988). The X-11-Arima seasonal adjustment method. Statistics document, Statistic Canada.

De-Livera, A. M., Hyndman, R., & Snyder, R. (2011). Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. Journal of the American Statistical Association, 106(496), 1513-1527.

Findley, D., Monsell, B., Bell, W., Otto, M., & Chen, B. (1998). New capabilities and methods of the X-12-Arima seasonal adjustment program. Journal of Business and Economic Statistics, 16(2), 127-152.

Findley, D., & Soukup, R. (2000). Modeling and model selection for moving holidays. En Proceedings of the American Statistical Association, Business and Economics Statistics Section (pp. 102-107).

Flaig, G. (2003). Time series properties of the German monthly production index. Technical report, CESifo working paper.

Gómez, V., & Maravall, A. (1994). Estimation, prediction, and interpolation for nostationary series with the kalman filter. Journal of the American Statistical Association, 89(426), 611-624.

Gómez, V., & Maravall, A. (1996). Programs Tramo (time series regression with Arima noise, missing observations, and outliers) and Seats (signal extrac in Arima time series). Instructions for the user. Documento de trabajo, Ministerio de Hacienda (España).

Gómez, V., & Maravall, A. (2001a). Automatic modeling methods for univariate series. En D. Peña, G. C. Tiao, & R. S. Tsay (Eds.), A course in time series analysis (pp. 171-201). Wiley Online Library.

Gómez, V., & Maravall, A. (2001b). Seasonal adjustment and signal extraction in economic time series. En D. Peña, G. C. Tiao, & R. S. Tsay (Eds.), A course in time series analysis (pp. 202-247). Wiley Online Library.

Hyndman, R., Koehler, A. B., Ord, J. K., & Snyder, R. D. (2008). Forecasting with exponential smoothing: the state space approach. Springer.

Maravall, A., & Pérez, D. (2011). Applying and interpreting model-based seasonal adjustment, the Euro area industrial production series. Documentos de Trabajo 1116, Banco de España.

Melo, L. F., & Parra, D. (2014). Efectos calendario sobre la producción industrial en Colombia. Borradores de Economía 820, Banco de la República.

Morales, E., Espasa, A., & Rojo, M. (1992). Univariate methods for the analysis of the industrial sector in Spain. Investigaciones Económicas, 16(1), 127-149.

Parra, D., & Pirajan, J. (2013). Efectos calendario sobre la actividad económica en Colombia. Informe de inflación, recuadro 1, 2013-06, Banco de la República.

Villareal, F. (2005). Elementos teóricos del ajuste estacional de series económicas utilizando X-12-Arima y Tramo-Seats. Documento de trabajo, Cepal-División de Estadística y Proyecciones Económicas.

Zhang, X., McLaren, C. H., & Leung, C. (2001). Applications: an Easter proximity effect: modelling and adjustment. Australian and New Zealand Journal of Statistics, 43(3), 269-280.

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