Boletín Trimestral de Coyuntura, n. 92
Junio 2004
UNA INTERFACE PARA LA DESAGREGACIÓN
TEMPORAL DE SERIES ECONÓMICAS
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Ana Mª Abad
Enrique M. Quilis
S.G. Cuentas Nacionales
Instituto Nacional de Estadística
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Los programas descritos en este trabajo se han beneficiado de los comentarios y observaciones de Juan Bógalo y de participantes
en un seminario sobre desagregación temporal desarrollado en el Instituto Gallego de Estadística.
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1. INTRODUCCION
En esta nota se presenta una interface que permite utilizar la librería Matlab de
desagregación temporal descrita en Quilis (2004) desde el entorno Excel. Se pretende, de esta
manera, combinar lo mejor de dos entornos informáticos. De una parte, la flexibilidad, potencia
y sencillez de manejo de las modernas hojas de cálculo las han convertido en una referencia de
facto para el almacenamiento y gestión de información cuantitativa en las más variadas
circunstancias, véase Honoré y Poulsen (2002). Por otra parte, los lenguajes de programación
orientados a la manipulación matricial, matemática y simbólica permiten notables economías de
escala en la producción y análisis de dicha información, véase LeSage (1999).
Funcionalmente, esta interface consta de dos módulos principales: un programa que genera y
gestiona una secuencia de formularios y una función de enlace que activa la librería de
desagregación temporal según las decisiones del usuario, expresadas a través de dichos
formularios. El primer módulo ha sido codificado en el lenguaje de programación Visual Basic
y el segundo está escrito en Matlab.
Esta interface permite usar ambos entornos de manera sencilla y eficaz, de forma que los
métodos de desagregación temporal se integren con fluidez dentro de la “caja de herramientas”
del analista cuantitativo en general y de los contables nacionales trimestrales en particular. De
esta manera, también se facilita la transición desde el modo de investigación al de producción,
véase Gatheral et al. (1999) para un análisis detallado de estas cuestiones.
2. METODOS CONSIDERADOS
La interface permite el uso de métodos de desagregación temporal tanto univariantes como
multivariantes. Dentro de los primeros se encuentran los de Boot-Feibes-Lisman (1967), Denton
(1971), Fernández (1981), Chow-Lin (1971), Litterman (1983) y Santos-Cardoso (2001) y, entre
los segundos, los de Rossi (1982), Denton
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y Di Fonzo (1990).
No se incluyen, por sus requisitos especiales de información, los de Stram-Wei (1986) y
Guerrero (1990), si bien ambos son accesibles directamente mediante las funciones sw() y
guerrero() de la librería básica.
La información necesaria para utilizar los diversos métodos univariantes así como las
restricciones pertinentes se detallan en la siguiente tabla:
Tabla 1: Métodos univariantes
Y : Nx1 x : nxp
Boot-Feibes-Lisman X - - -
Denton X X p=1 n=s*N
Fernández X X
Chow-Lin X X
Litterman X X
Santos-Cardoso X X
p
≥
1
RestriccionesMétodo
Inputs
N
≥
3
n
≥
s*N
Los procedimientos multivariantes permiten estimar simultáneamente varias series de alta
frecuencia que satisfagan una restricción transversal. Su estructura de información se resume en
la siguiente tabla:
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La extensión al caso multivariante del procedimiento de Denton se describe en Di Fonzo (1994) y Di Fonzo y Marini (2003).
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Tabla 2: Métodos multivariantes
Y : NxM x : nxm z : nzx1
Rossi X X X
Denton X X X
Di Fonzo X X X
m
≥
M n
≥
nz
≥
s*N
Restricciones
m=M n=nz=s*N
Método
Inputs
3. ESTRUCTURA DEL FORMULARIO
El formulario inicial permite seleccionar el enfoque del procedimiento de desagregación
temporal: univariante o multivariante. También se ofrece acceso a información específica sobre
la interface y la libería Matlab.
Figura 1: Formulario inicial
A continuación, en el caso univariante, el usuario elige el método concreto de desagregación
temporal así como los parámetros relevantes. El propio formulario activa las zonas de selección
pertinentes (p.e., "grado de diferenciación" si se elige el método de Denton). Asimismo, han de
determinarse la conversión de frecuencias (p.e., trimestralización) y la naturaleza de la
restricción longitudinal (p.e., la distribución de un flujo implica que los datos de alta frecuencia
han de ser sumados para obtener los de baja frecuencia).
