Crecimiento económico regional. Desarrollos metodológicos y aplicaciones predictivas

• Autores: Priscila Espinosa Adamez
• Directores de la Tesis: José Manuel Pavía Miralles (dir. tes.), Emili Tortosa Ausina (codir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2024
• Idioma: español
• Número de páginas: 165
• Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Eduardo Vila Lladosa (presid.), Beatriz Larraz Iribas (secret.), Laura Márquez Ramos (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Economía Industrial por la Universitat de València (Estudi General)
• Calificación: Sobresaliente Cum Laude
• Materias:
  • Matemáticas
    • Estadística
      • Técnicas de predicción estadística
  • Ciencias económicas
    • Econometría
      • Modelos econométricos
      • Estadística económica
    • Teoría económica
      • Teoría del crecimiento económico
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: webges.uv.es (pdf)
• Resumen

  • Uno de los desafíos fundamentales a los que se enfrentan tanto agentes públicos como privados, en general, y decisores económicos, en particular, radica en la toma de decisiones en entornos de incertidumbre. Acontecimientos recientes, como la pandemia del COVID-19, o recurrentes en forma de conflictos, como la invasión de Ucrania, intensifican la complejidad de esta tarea, creando situaciones cada vez más dinámicas y cambiantes. En este contexto, la disponibilidad de metodologías y aplicaciones flexibles para el análisis de datos económicos y la generación de predicciones se vuelve de gran interés, especialmente para las y los analistas involucrados en el estudio de la realidad regional, que tienen en cuenta las características idiosincrásicas de la región.

    Esta tesis doctoral aborda tres problemas clave en el desarrollo metodológico y predictivo del crecimiento económico regional.

    Desde un enfoque metodológico, la investigación trata de manera innovadora el problema de la agregación de predicciones, buscando desde el marco conceptual de la Teoría de la Información la forma óptima de combinar las predicciones. En concreto, la novedad reside en abordar por primera vez el problema utilizando técnicas de aprendizaje automático basadas en regresión con regularización empleando una función basa en el concepto de entropía. El objetivo principal es superar las limitaciones de los métodos tradicionales especialmente cuando el número de organismos que realizan predicciones supera al número de estimaciones pasadas disponibles. El algoritmo se centra en combinar algoritmos de aprendizaje automático para minimizar la distancia y maximizar la información aportada por cada organismo, evitando el sobreajuste.

    La segunda de las aportaciones de esta tesis, tiene un carácter mixto. Desde la perspectiva metodológica, se centra en, por una parte, determinar cómo combinar de manera adecuada diferentes indicadores de alta frecuencia para la construcción de un índice sintético de crecimiento económico regional y, por otro lado, medir adecuadamente su incertidumbre asociada. Desde una perspectiva aplicada, se focaliza en la creación de una herramienta semi-automática basada en el análisis dinámico de factores para la construcción de índices sintéticos. Diversos desarrollos teóricos y empíricos respaldan la idoneidad de la metodología y el enfoque para medir y predecir la evolución agregada subyacente de la economía regional.

    El tercer problema aborda, desde una perspectiva más aplicada que metodológica, la evaluación del impacto sobre el crecimiento de las regiones españolas de uno de los mayores paquetes de ayuda europea implementado hasta la fecha: los Fondos Next Generation EU (NGEU). Estos fondos buscan abordar los desafíos surgidos a raíz de la crisis del COVID-19 y tienen como objetivo transformar el sistema productivo favoreciendo una economía más ecológica, digital, resiliente y mejor adaptada a los retos actuales y futuros. Dado que estos fondos no han sido distribuidos de manera homogénea en todas las regiones europeas, ya que el impacto de la COVID-19 fue heterogéneo y las situaciones de partida de cada región son también distintas, es interesante estudiar cómo impactan en términos diferenciales en las diferentes regiones. Buscando determinar qué parte del crecimiento de estas regiones se debe a la evolución natural del ciclo y qué parte es atribuible a estos fondos, se realiza un estudio sobre el impacto de los fondos NGEU en el crecimiento económico agregado regional utilizando metodologías contrafactuales y proponiendo estrategias inferenciales para una evaluación más completa del impacto.