El uso de la programación matemática en la definición de la estructura de ponderación de un indicador de actividad económica

La actividad económica se caracteriza por tener una trayectoria cíclica. En países territorialmente extensos, como Argentina, se presentan distribuciones factoriales no homogéneas y estructuras productivas diferenciadas que dan origen a ciclos económicos subnacionales con características singulares...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Agliano, Gianluca, Lacaze, María Victoria, Alegre, Patricia, Lupín, Beatriz
Formato: Artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Económicas 2023
Materias:
Programación Matemática
Indicadores Económicos
Actividad Económica
Acceso en línea:https://nulan.mdp.edu.ar/id/eprint/4049/
https://nulan.mdp.edu.ar/id/eprint/4049/1/agliano-etal-2023.pdf
Aporte de:
Nulan - Fac.Cs.Económicas (UNMdP) de Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMdP)
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description La actividad económica se caracteriza por tener una trayectoria cíclica. En países territorialmente extensos, como Argentina, se presentan distribuciones factoriales no homogéneas y estructuras productivas diferenciadas que dan origen a ciclos económicos subnacionales con características singulares y dinámicas específicas, a menudo distantes de las de la economía nacional en su conjunto. Si bien el Producto es el indicador que mide con mayor precisión la actividad económica, la imposibilidad de contar con estimaciones a nivel subnacional, periódicas y de alta frecuencia, ha promovido el desarrollo de programas de investigación destinados a generar indicadores sintéticos de alcance provincial, regional y local. Para el caso del Municipio de General Pueyrredón, en la provincia de Buenos Aires, se ha estimado una primera versión del Indicador Sintético de Actividad Económica (ISAE-GP) para el período 2004-2018. El presente trabajo aplica técnicas de programación matemática no lineal para reconsiderar los criterios de ponderación aplicados y, consecuentemente, evaluar el impacto de estos cambios metodológicos en la construcción del indicador. A tal fin, se presenta un análisis comparativo entre la versión ya disponible del ISAE-GP y la generada en este documento. Los resultados indican que ambas versiones muestran niveles de volatilidad muy similar e idénticas tendencias y puntos de giro. Asimismo, el ajuste del ISAE-GP a las macromagnitudes de referencia utilizadas resulta marginalmente mejor para la versión basada en la estructura de ponderación alternativa. Estos hallazgos resultan imprescindibles para avanzar en una próxima etapa de calibración del indicador construido.
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