AUTOMATIZACIÓN DE UN SISTEMA DE CONTABILIDAD REGIONAL TRIMESTRAL DE CANTABRIA

Transcripción

1 AUTOMATIZACIÓN DE UN SISTEMA DE CONTABILIDAD REGIONAL TRIMESTRAL DE CANTABRIA Dpto. Economía Aplicada III Universidad del País Vasco Instituto Cantabro de Estadística

2 AUTOMATIZACIÓN DE UN SISTEMA DE CONTABILIDAD REGIONAL TRIMESTRAL DE CANTABRIA ESQUEMA Objetivos y metodología El software: Gretl Los datos Computación de la Contabilidad regional trimestral de Cantabria (CRTC)

3 1.OBJETIVOS. METODOLOGÍA Estimación y predicción del PIB trimestral de Cantabria mediante indicadores. I. Análisis por sector de actividad: Estimación y predicción del Valor Anadido Bruto (VAB) anual y trimestral PIB e IV sectorial. II. Análisis agregado: Agregación del Producto Interior Bruto (PIB) anual y trimestral. PIB e IV de Cantabria.

4 I. ANÁLISIS SECTORIAL 1. Selección de variables para indicador de actividad Indicadores simples. 2. Predicción de indicadores simples hasta fin Extracción de señales de los indicadores simples Ciclo-tendencia y serie desestacionalizada. 4. Construcción de indicador sintético del sector. 5. Predicción anual del VAB con indicador sintético. 6. Trimestralización del VAB sectorial con indicador sintético. 7. Calculo de los Índices de Volumen de cada sector

5 II. ANÁLISIS AGREGADO Agregación trimestral y anual de los VAB sectoriales mediante índices de volumen encadenados. Análisis de crecimiento: tasas de crecimiento anual y trimestral.

6 2. EL SOFTWARE: GRETL Gretl = Gnu Regresión, Econometrics and Timeseries Library Es software econométrico libre y gratuito. Hay versiones para Windows y Linux. Lee datos de hojas de cálculo EXCEL. Exporta los resultados a ficheros csv. Ver

7 3. LOS DATOS Series anuales del VAB a precios corrientes y precios constantes de cada sector en Cantabria. Series trimestrales y mensuales de un conjunto de variables o indicadores simples de la actividad de un sector. Longitud de las series: desde primer dato de 1995 hasta último dato disponible. Almacenadas en ficheros EXCEL

8 4. COMPUTACIÓN DE LA CRTC Etapas: 1) Predicción y extracción de señales de los indicadores simples. Ficheros: tsdecfor.inp (función) + F1tsdector.inp (ejecutar) + hojas EXCEL 2) Análisis sectorial. Ficheros: trimfun.inp (funciones) + F2XX.inp (ejecutar uno por sector) + base datos Gretl por sector. 3) Análisis agregado. Ficheros: trimfun.inp (funciones) + resumenfinal.inp (ejecutar uno por sector) + base datos gretl.

9 4.1. Predicción y extracción de señales Se aplica la metodología ARIMA implementada en TRAMO/SEATS. El guión F1tsdector.inp procesa con TRAMO/SEATS cada serie trimestral y mensual de las hojas de cálculo EXCEL para obtener: - Su predicción hasta final de Componente ciclo-tendencia y serie corregida de estacionalidad desde 1995 hasta Estas series se guardan en bases de datos Gretl. Requisitos: TRAMO/SEATS y la función tsdecfor.inp.

10 4.2 Análisis sectorial Ejecuta un guión F2XX_rtfo.inp para sector XX. Cada guión tiene dos partes: 1. Datos anuales: determina composición de indicador sintético y predice VAB anual. 2. Datos trimestrales: Desagregación trimestral del VAB anual. Opciones: método de Denton y método de Chow-Lin. trimfun.inp (funciones) + F2XX.inp (ejecutar uno por sector) + base datos Gretl por sector.

11 4.2 Análisis sectorial Resultado del guión F2XX_rtfo.inp (versión resumida): - Base de datos Gretl base_gral con VAB anual y trimestral, índice de volumen del VAB con desestacionalización y ciclo-tendencia. - Fichero csv por sector con series anteriores y tasas de crecimiento. Requisitos: Bases de datos Gretl creadas en punto 4.1 y las funciones de trimfun.inp.

12 4.3 Análisis agregado El guión resumenfinal.inp calcula: 1. Datos anuales: - PIB (precios corrientes y constantes) - Peso de cada sector en el PIB - Cadenas e índices de volumen encadenados (general y sectorial). 2. Datos trimestrales: - PIB a precios corrientes, su tendencia y desestacionalización. - Índices de volumen encadenados (general y sectorial). - Tasas de crecimiento. Se exportan en formato csv y se añaden a la base de datos. Requisitos: Base de datos Gretl creada en punto 4.2 y las funciones de trimfun.inp.