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Desagregación temporal y benchmarking aplicados a series temporales y otros datos estadísticos

20-06-19

Luis Sanguiao, durante el cursoLuis Sanguiao, durante el curso

Expertos del Departamento de Metodología y Desarrollo de la producción estadística del INE impartieron, durante la primera quincena de junio, el curso "Desagregación Temporal y Benchmarking". El objetivo fue ofrecer formación específica sobre varios tipos de procesos que se realizan en algunas unidades del Instituto desde hace tiempo, y que se van a extender a otras unidades, debido a la creciente demanda de esta clase de desarrollos.

En el curso, que se desarrolló por primera vez, Félix Aparicio, director de programa, junto con María Novas y Luis Sanguiao, jefes de área, expusieron desde un punto de vista unificado las distintas técnicas que se emplean.

Benchmarking

Según explicaron los ponentes, el benchmarking consiste en utilizar información de baja frecuencia, pero muy precisa (anual o quinquenal, por ejemplo), para mejorar otra información de alta frecuencia (mensual o trimestral), aunque menos precisa.

De esta forma, se puede utilizar información de origen administrativo o censal para mejorar estimaciones basadas en operaciones estadísticas que se repiten mensual o trimestralmente.

Desagregación temporal

Por su parte, la desagregación temporal intenta obtener estimaciones de alta frecuencia de una serie temporal que tan solo es observada en baja frecuencia y, a veces, contando también con información de alta frecuencia de algún indicador que tenga relación con la serie de baja frecuencia. Como explicaron los expertos, se trata de un problema más difícil de resolver satisfactoriamente que el del benchmarking.

En el curso se explicaron algunas técnicas deterministas, primero contando con un solo indicador y después con varios. Además, se presentaron métodos basados en modelos aleatorios. En la parte práctica, se utilizaron datos reales de encuestas del INE a los que se aplicaron distintos métodos.

Por último, los responsables comentaron que en próximas ediciones se espera ampliar el temario del curso y explicar en mayor profundidad técnicas más avanzadas, como las basadas en la forma de espacio de estado.

 

NIPO: 096-20-015-8
ISSN: 2255-5625
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