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  4. Facultad de Ciencias Sociales - UNA - Cosecha
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/211357
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorCampos Villalobos, Elvia-
dc.creatorKikut Valverde, Ana Cecilia-
dc.creatorMuñoz Barrantes, Marta-
dc.creatorPorras Jara, Alexander-
dc.creatorRocha Bonilla, Lizette-
dc.creatorRodríguez Mora, Margarita-
dc.date2002-04-01-
dc.date.accessioned2023-03-17T20:35:49Z-
dc.date.available2023-03-17T20:35:49Z-
dc.identifierhttps://www.revistas.una.ac.cr/index.php/economia/article/view/1191-
dc.identifier.urihttps://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/211357-
dc.descriptionEl objetivo de este estudio es modelar las series trimestrales de los componentes de la oferta y demanda globales de Costa Rica, mediante el empleo de métodos ARIMA, a fin de extraer los componentes de tendencia-ciclo, estacional e irregular que conforman dichas series con el propósito de evaluar la evolución del sector real en el corto plazo y realizar pronósticos. Para ello se utilizan las series trimestrales recientemente estimadas de los componentes de oferta y demanda globales basadas en las series anuales compiladas utilizando el año 1991 como periodo de referencia a precios constantes. El periodo de análisis abarca del primer trimestre de 1991 al cuarto trimestre del 2000. Se analizaron un total de treinta y cinco variables. Para obtener los resultados, se hizo uso del paquete computacional TRAMO/SEATS, en su versión para Windows, lo que constituye una primera aplicación de esta herramienta en el Banco Central de Costa Rica. Se emplea este instrumento puesto que se basa en modelos y no en métodos empíricos, lo que permite realizar inferencia estadística de las estimaciones de los modelos ajustados para cada componente. Adicionalmente, se aplicó el método de desestacionalización directo e indirecto a algunas variables. Como conclusiones generales se señalan que el software TRAMO/SEATS constituye una herramienta poderosa, flexible y de fácil uso en el análisis de series de tiempo. En general, este paquete permitió discriminar entre modelos y descomposiciones alternativas. Además, se observó una descomposición final adecuada para cada variable. Sin embargo, falta darle una explicación económica a las series desestacionalizadas. Finalmente, los resultados del ajuste estacional indican que el método indirecto fue significativo en el caso de dos variables (agricultura e industria).es-ES
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagespa-
dc.publisherUniversidad Nacional, Costa Ricaen-US
dc.relationhttps://www.revistas.una.ac.cr/index.php/economia/article/view/1191/1113-
dc.sourceEconomía y Sociedad; Vol. 7 Núm. 18 (2002): Economía & Sociedad (enero-abril 2002); 5-58es-ES
dc.sourceEconomía y Sociedad; Vol 7 No 18 (2002): Economía & Sociedad (enero-abril 2002); 5-58en-US
dc.sourceEconomía y Sociedad; v. 7 n. 18 (2002): Economía & Sociedad (enero-abril 2002); 5-58pt-BR
dc.source2215-3403-
dc.source1409-1070-
dc.titleDETERMINACIÓN DE MODELOS PARA LA EXTRACCIÓN DE SEÑALES Y EL PRONÓSTICO DE LAS SERIES TRIMESTRALES DE LA OFERTA Y DEMANDA GLOBALESes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Aparece en las colecciones: Facultad de Ciencias Sociales - UNA - Cosecha

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