摘要：El 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
其他摘要：Dynamic 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
关键词：Synthetic indicators; optimization models; NBER; GAMS; regional economic cycle analysisIndicadores sintéticos; modelos de optimización; NBER; GAMS; análisis de coyuntura regional
