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dc.contributor.authorLlopis Goig, Ramón
dc.contributor.authorVidal González, Miguel
dc.date.accessioned2018-02-14T16:08:04Z
dc.date.available2018-02-14T16:08:04Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.bibliographicCitationInvestigaciones regionales = Journal of Regional Research, 2007, n. 09, p. 137-142es_ES
dc.identifier.issn2340-2717
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10017/32157
dc.description.abstractEl uso de modelos factoriales dinámicos, al objeto de capturar la evolución de la actividad económica se ha extendido ampliamente en la mayoría de países desarrollados. Sin embargo, aunque dichos modelos se pueden adaptar a contextos de escasa información, los resultados obtenidos suelen ser, por lo general, imprecisos y poco robustos. El objetivo de este trabajo es demostrar empíricamente que en contextos de escasa información, la utilización de modelos de optimización con variables binarias permite obtener una mejor aproximación al ciclo económico en la medida que es posible capturar no sólo la relación individual que mantiene cada uno de los indicadores parciales con la serie de referencia (medida por el nivel de correlación) sino también la relación conjunta que existe entre un determinado subconjunto de los mismos y la serie de referencia.es_ES
dc.description.abstractDynamic factor modelling aimed to identify the evolution of the economic activity has been widely used in several industrialized countries. Though the high adaptability of such methodologies to scarcity information contexts, results may present a lack of robustness. The purpose of this paper is to prove empirically that in regional contexts, it is possible to obtain a better fitting by means of the utilization of the optimization models with binary variables. In this way, it is possible to capture the whole relationship that exists between a subset of partials indicators and the reference series.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.publisherAsociación Española de Ciencia Regional (AECR)es_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectIndicadores sintéticoses_ES
dc.subjectModelos de optimizaciónes_ES
dc.subjectNBER
dc.subjectGAMS
dc.subjectAnálisis de coyuntura regionales_ES
dc.subjectSynthetic indicatorsen
dc.subjectOptimization modelsen
dc.subjectRegional economic cycle analysisen
dc.subject.jelR10
dc.subject.jelR14
dc.titleLocalismo o redes territoriales en el desarrollo local de la Comunidad Valencianaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
dc.subject.ecienciaEconomíaes_ES
dc.subject.ecienciaEconomicsen
dc.subject.ecienciaGeografíaes_ES
dc.subject.ecienciaGeographyen
dc.subject.ecienciaSociologíaes_ES
dc.subject.ecienciaSociologyen
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.identifier.publicationtitleInvestigaciones regionales = Journal of Regional Research
dc.identifier.publicationlastpage142
dc.identifier.publicationissue9
dc.identifier.publicationfirstpage137


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