Una estimación del comercio interregional trimestral de bienes en España mediante técnicas de interpolación temporal

En este articulo se presenta la metodologia basica y un analisis inicial de los primeros resultados obtenidos en la estimacion del comercio intra e interregional espanol a nivel trimestral para el periodo 1995.I-2009.II. Partiendo de este objetivo basico, y siguiendo un esquema paralelo al utilizado en la estimacion de la base de datos C-intereg sobre comercio de bienes con periodicidad anual (www.c-intereg.es ), se han estimado los correspondientes vectores trimestrales de comercio intra e interregional, emitidos y recibidos por cada Comunidad Autonoma frente al resto de Espana, tanto en unidades fisicas (toneladas) como monetarias (euros). La metodologia utilizada se basa en los procedimientos de desagregacion e interpolacion temporal tanto de tipo univariante (Chow-Lin, 1971) como multivariante (Di Fonzo, 1990, 1994), haciendo uso de un conjunto de indicadores de alta frecuencia, ineditos hasta el momento para este tipo de aplicaciones, relativos a los movimientos intra e interregionales de mercancias en Espana.

[1]  M. Friedman The Interpolation of Time Series by Related Series , 1962 .

[2]  D. Stram,et al.  A METHODOLOGICAL NOTE ON THE DISAGGREGATION OF TIME SERIES TOTALS , 1986 .

[3]  Desagregación conjunta de series anuales: perturbaciones AR(1) multivariante , 2000 .

[4]  W. Fuller,et al.  LIKELIHOOD RATIO STATISTICS FOR AUTOREGRESSIVE TIME SERIES WITH A UNIT ROOT , 1981 .

[5]  Andrew Harvey,et al.  Estimating Missing Observations in Economic Time Series , 1984 .

[6]  Carlos Llano Verduras The Interregional Trade in the Context of a Multirregional Input-Output Model for Spain , 2004 .

[7]  Roque B Fernandez,et al.  A Methodological Note on the Estimation of Time Series , 1981 .

[8]  Mohamed Alosh,et al.  A dynamic linear model approach for disaggregating time series data , 1989 .

[9]  Robert P. Parker,et al.  Reliability and Accuracy of the Quarterly Estimates of , 1995 .

[10]  Víctor M. Guerrero,et al.  A recursive ARIMA-based procedure for disaggregating a time series variable using concurrent data , 1995 .

[11]  Tommaso Di Fonzo,et al.  The Estimation of M Disaggregate Time Series When Contemporaneous and Temporal Aggregates Are Known , 1990 .

[12]  Robert B. Litterman A random walk, Markov model for the distribution of time series , 1983 .

[13]  Tommaso Di Fonzo,et al.  Benchmarking Systems of Seasonally Adjusted Time Series , 2005 .

[14]  J. Boot,et al.  Further Methods of Derivation of Quarterly Figures from Annual Data , 1967 .

[15]  Víctor M. Guerrero,et al.  Temporal disaggregation of time series : an ARIMA-based approach , 1990 .

[16]  A. Maravall,et al.  Estimation, Prediction, and Interpolation for Nonstationary Series with the Kalman Filter , 1994 .

[17]  J.M.C. Santos Silva,et al.  The Chow-Lin method using dynamic models , 2001 .

[18]  Bournay,et al.  Réflexions sur la méthode d'élaboration des comptes trimestriels , 1979 .

[19]  Jose Manuel Pavía-Miralles,et al.  On estimating contemporaneous quarterly regional GDP , 2007 .

[20]  Luis Eduardo Vila Lladosa,et al.  On the performance of the Chow-Lin procedure for quarterly interpolation of annual data: Some Monte-Carlo analysis , 2003 .

[21]  Frank T. Denton,et al.  Adjustment of Monthly or Quarterly Series to Annual Totals: An Approach Based on Quadratic Minimization , 1971 .

[22]  Carlos Llano,et al.  Opening the Interregional Trade ‘‘Black Box’’: The C-Intereg Database for the Spanish Economy (1995—2005) , 2010 .

[23]  Wolfgang Müller,et al.  Autoregressive Approaches to Disaggregation of Time Series Data , 1971 .