Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Las opiniones empresariales como predictores de los puntos de giro del ciclo industrial

  • Autores: Blanca Moreno Cuartas, Ana Jesús López Menéndez
  • Localización: Estudios de economía aplicada, ISSN 1133-3197, ISSN-e 1697-5731, Vol. 25, Nº 1, 2007 (Ejemplar dedicado a: Técnicas generales de valoración), págs. 327-328
  • Idioma: español
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • español

      En este trabajo se estudia la utilidad del Indicador de Clima industrial (ICI) para predecir los puntos de giro en los ciclos de la actividad industrial española. La evidencia empírica disponible indica que el Indicador de Clima industrial (ICI) puede adelantar los movimientos de la producción industrial en el corto plazo. Puesto que la presencia de puntos de giro señala cambios de fase en la coyuntura económica es recomendable predecirlos con la mayor anticipación posible para así implementar las medidas de política económica y adoptar estrategias empresariales que se consideren adecuadas en cada caso. En este trabajo, mostramos cómo es posible aumentar el horizonte temporal para predecir los picos y los valles en el Índice de Producción Industrial (IPI) de la economía española a partir del ICI utilizando para ello un algoritmo bayesiano basado en el modelo de probabilidad secuencial recursiva propuesto por Neftçi (1982).

    • English

      The main aim of this paper is to enhance the usefulness of the Industrial Confi dence Indicator (ICI) to forecast turning points of the current business cycle in Spain. Evidence suggests that the Industrial Confi dence Indicator (ICI) may lead movements in aggregate output in a very short time horizon. Since the presence of turning points indicates economic changes it is advisable to forecast them as soon as possible in order to design the suitable policy measures or manager strategies. In this work we show how to increase the length of time to forecasts peaks and troughs in the Spanish Industrial Production Index (IPI) from the ICI by using a Bayesian algorithm based on Neftçi�s probability model.


Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus

Opciones de compartir

Opciones de entorno