Utilizando inteligencia artificial para el seguimiento coyuntural de las CCAA.

Utilizando inteligencia artificial para el seguimiento coyuntural de las CCAA.

Publicado por el 31/10/2018

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Por Juan de Lucio – Universidad Nebrija – @Juan_de _Lucio

 

La estimación y predicción de la evolución de una economía es una tarea de elevada dificultad. El análisis con detalle regional multiplica el problema, no solo por el mayor número de cálculos sino también por la menor disponibilidad de información. El interés del análisis regional se puede argumentar desde varias perspectivas. En primer lugar, para los agentes económicos tiene sentido analizar lo que sucede en su entorno más cercano. Adicionalmente, en un estado con estructura territorial en la que las actuaciones de política económica se toman de manera bastante descentralizadas el seguimiento regional puede orientan las actuaciones de gestión de la coyuntura macroeconómica (pe. política fiscal). Por otra parte, dadas las características idiosincráticas de los territorios, entender para entender el comportamiento del todo es necesario comprender el comportamiento de sus partes.

Los modelos econométricos tradicionales realizan un trabajo bastante satisfactorio pero existen nuevas herramientas ligadas a la inteligencia artificial (IA) que están todavía sin explorar suficientemente. Este trabajo trata de poner de manifiesto las posibilidades que ofrecen las técnicas de redes neuronales, en concreto se propone utilizar la arquitectura de aprendizaje profundo denominadas redes long short-term memory (LSTM). Este tipo de herramientas son utilizadas para tareas de aprendizaje de secuencias. Un ejemplo habitual de uso de las mismas es el aprendizaje de secuencias, como el lenguaje, en las que se tiene que recordar una serie de características pasadas, por ejemplo de carácter gramatical (tiempo, género, número). En el análisis coyuntural también parece relevante tener en consideración la etapa del ciclo en la que se encuentra la economía, la amplitud y otra serie de circunstancias de carácter económico del pasado más o menos reciente.

Conviene recordar que la utilización de las técnicas que ofrece la inteligencia artificial no es ajena a la teoría económica. Su especificación descansa en la teoría económica, al menos en los siguientes aspectos: formulación de los problemas a analizar, incorporación de los datos relevantes en el análisis e interpretación de los resultados. Los modelos de IA no permiten la identificación de las relaciones estructurales subyacentes pero sin embargo son más flexibles y en consecuencia adecuados para adaptarse a la complejidad de las relaciones económicas y la velocidad de cambio de las mismas.

Para aplicar esta metodologías se han seleccionado y tratado, por los criterios habituales, una serie de indicadores regionales[1]. Se ha realizado el proceso de cálculo de manera específica para cada región obteniendo una estimación de lo que podría ser el crecimiento regional correspondiente a la segunda parte de 2018. Como puede observarse en el mapa 1, la desaceleración de la economía española se está trasladando de manera desigual a las regiones españolas.  Así hay CCAA, en azul oscuro que muestran una cierta aceleración en relación con la primera parte del año mientras que otras regiones, como Canarias, Cantabria, Extremadura, La Rioja y la Comunidad Valenciana podría mantener una cierta continuidad en la desacleración.

 

Mapa 1: Evolución de la tasa anual en la segunda mitad de 2018 en relación con las estimaciones del primer semestre de la AIReF. En azul oscuro recuperaciones, en azul más claro desaceleraciones adicionales.

Fuente elaboración propia

Mediante este ejercicio se pretende poner de manifiesto la utilidad de estas técnicas. No se propone una sustitución de otras ya en uso, sino incorporar una adicional. Sabemos que la utilización de diversas técnicas de estimación tiene ventajas de cara al análisis económico y, en concreto, para el de coyuntura. En definitiva la incorporación de las herramientas que se desarrollan en el marco de la IA permite ampliar el número de herramientas disponibles siendo de utilidad de para el análisis económico.

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[1] Pernoctaciones, IPC, Ventas minoristas, IPI, Índice Actividad en el Sector Servicios, Confianza empresarial, Ocupados, Activos, Sociedades Mercantiles, Matriculación de Turismos y de Veh. Carga,

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