Identifymg series with common trends to improve forecats of their aggregate

Abstract

Espasa and Mayo-Burgos (2013) provide consistent forecasts for an aggregate economic indicator and its basic components as well as for useful sub-aggregates. To do this, they develop a procedure based on single-equation models that includes the restrictions arisen from the fact that some components share common features. The classification by common features provides a disaggregation map useful in several applications. We discuss their procedure and suggest some issues that should be taken into account when designing an algorithm to identify subsets of series with one common trend. We also provide a naive algorithm following those suggestions.Espasa y Mayo-Burgos (2013) proporcionan pronósticos consistentes de algunos indicadores económicos compuestos, así como de sus componentes básicos y sub-agregados de interés. Para ello desarrollan un procedimiento uniecuacional con restricciones que incorporan en el modelo la existencia de características comunes en algunos de los componentes básicos del agregado. La clasificación de los componentes básicos según rasgos comunes es de gran utilidad en algunas aplicaciones, por ejemplo en la previsión. En este documento discutimos el procedimiento de clasificación de Espasa y Mayo-Burgos, y sugerimos algunas recomendaciones que deberían tenerse en cuenta al diseñar algoritmos de identificación de conjuntos de series con tendencia común. Siguiendo dichas recomendaciones, proporcionamos un ingenuo algoritmo de clasificación.