Conciliación espacial-sectorial de trimestralización de series: una aplicación a las contabilidades provinciales

• Autores: José Luis Rojo García, José Antonio Sanz Gómez
• Localización: Anales de economía aplicada 2007 / coord. por Pedro Benito Moyano Pesquera, Noelia Somarriba Arechavala; Josefa E. Fernández Arufe (dir.), José Luis Rojo García (dir.), Vol. 7, 2007 (Área VII : Métodos cuantitativos), ISBN 84-96477-93-2, págs. 188-212
• Idioma: español
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    En un trabajo anterior, los autores desarrollaron un modelo bayesiano jerárquico, con especificaciones normalgamma, para la desagregación temporal de series económicas, en presencia de indicadores. La comparación con otros métodos avalaba la calidad del procedimiento desarrollado, comparándolo con procedimientos clásicos (Chow-lin, con especificación AR(1) o de ruido blanco para las perturbaciones). Se ilustraba el método con una desagregación de los valores añadidos regionales en la Contabilidad Regional del INE.

    Cuando se desagregan temporalmente varias series sujetas a identidades contables (por ejemplo sectoriales y/o geográficas), se plantea la conciliación entre desagregaciones temporales individuales e identidades transversales.

    Existen aportaciones de interés en este campo, alguna de ellas recientes, desde distintas metodologías, pero no se han realizado, que conozcamos, propuestas desde la óptica bayesiana.

    Existen referencias adecuadas para los procedimientos clásicos, mientras que trabajos recientes han abordado la conciliación de series desestacionalizadas provenientes de series brutas ya armonizadas.

    En este trabajo se realiza la conciliación simultánea entre la desagregación temporal y la espacial-sectorial (siguiendo una tabla de doble entrada) mediante un modelo conjunto bayesiano jerárquico normal-gamma, que resultaría de la yuxtaposición de los modelos individuales y del agregado, con una estructura de covarianzas adecuada, y suponiendo conocidos indicadores de comportamiento. Se obtiene la solución conjuntamente óptima y se ilustra su funcionamiento mediante una aplicación que obtiene estimaciones trimestrales provinciales con desagregación sectorial a partir de la Contabilidad Regional de España y de la Contabilidad Regional Trimestral de Castilla y León

  • English

    In a previous paper, we present a bayesian hierarchical normal-gamma model, allowing for benchmarking of time series, using indicators. The model has been compared with classical ones (AR(1)-Chow-Lin, among others), and its practical interest showed by benchmarking annual data from the Spanish Regional Accounts (I.N.E.) The disaggregation of time series linked by accounting constraints (contemporaneous and/or temporal ones) involves the conciliation of individual disaggregations. In recent years there have been relevant contributions to this topic but, as far as we know, the bayesian approach has not been used.

    Classical approaches are well described in the literature, and recent proposals point to the conciliation of SA series from concilied original ones.

    In this paper, we deal with the simultaneous benchmarking of a two-way classified table of time series, by using a bayesian hierarchical normal-gamma model that superimposes the individual and the global indicators models and by settling the appropriate random structure. Authors derive the joint optimal solution and, finally, the method is used to benchmark the province's Spanish Regional Accounts (Spanish Statistics Institute) with the Quarterly Regional Accounts (Regional Statistics Institute of Castilla y León)