Fechado del 'ciclo de ambiente' de la economía española

  1. FARIÑA GÓMEZ, BEATRIZ
Dirigida por:
  1. José Luis Rojo García Director

Universidad de defensa: Universidad de Valladolid

Fecha de defensa: 23 de septiembre de 2004

Tribunal:
  1. Antonio Pulido San Román Presidente/a
  2. Jesús Cavero Álvarez Secretario
  3. Nelson Julio Álvarez Vázquez Vocal
  4. Emilio Fontela Montes Vocal
  5. Jesús Basulto Santos Vocal
Departamento:
  1. Economía Aplicada

Tipo: Tesis

Teseo: 103461 DIALNET

Resumen

En este trabajo doctoral se propone un nuevo concepto de ciclo económico, el ciclo de ambiente, señal latente y oculta tras un conjunto muy amplio y variado de indicadores económicos y socioeconómicos y fruto de los co-movimientos entre estos indicadores en su evolución desde sus mínimos a sus máximos cíclicos y viceversa. Así, se entiende que una economía se encuentra en fase de aceleración cuando el ambiente que recogen estos indicadores apunta a una mejoría generalizada del ritmo de crecimiento, y se encuentra en fase de desaceleración o ralentización cuando así lo recoja el ambiente de la actividad económica. Por tanto, se definen los puntos de giro como aquéllos en los que el ambiente de la economía cambia. En primer lugar, de cada indicador simple se recoge la información cíclica (puntos de giro y duraciones de fases) creando para cada uno de ellos una serie poligonal estandarizada que une los puntos de giro de su ciclo de crecimiento. El conjunto de estas series poligonales constituye la denominada "nube de ambiente" que recoge las distintas fases del ciclo de ambiente. Además, se construye un indicador resumen de la nube de ambiente, el Ciclo Mediano, que permite establecer una primera cronología de puntos de giro. En segundo lugar, esta nube es modelizada para cada mes utilizando distribuciones beta cuyos parámetros se estiman en cada corte transversal. La estimación de estos parámetros y el examen de su comportamiento y su evolución en el tiempo permite identificar las características muestrales de las distribuciones mensuales y las pautas de comportamiento cíclico tanto en las fases ascendentes o de aceleración como en las descendentes o de desaceleración. Por último, dicha clasificación inicial del periodo temporal en fases cíclicas se complementa con un procedimiento algorítmico basado en el "Algoritmo de probabilidad recursiva de Neftçi" que permite estimar y predecir la ocurrenc