Identifying economic cycles in Spain using wavelet functionsoil price, industrial production and consumer price indices

  1. Concepción Nieves González Concepción 1
  2. María Candelaria Gil Fariña 1
  3. Celina Pestano Gabino 1
  1. 1 Universidad de La Laguna
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    Universidad de La Laguna

    San Cristobal de La Laguna, España

    ROR https://ror.org/01r9z8p25

Revista:
Rect@: Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA

ISSN: 1575-605X

Año de publicación: 2018

Volumen: 19

Número: 1

Páginas: 1-16

Tipo: Artículo

DOI: 10.24309/RECTA.2018.19.1.01 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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  • Año 2018
  • Impacto SJR de la revista: 0.101
  • Cuartil mayor: Q4
  • Área: Economics and Econometrics Cuartil: Q4 Posición en el área: 629/702
  • Área: Applied Mathematics Cuartil: Q4 Posición en el área: 533/596

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  • Año 2018
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  • Área: Economics and Econometrics Percentil: 5
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Resumen

Este artículo analiza la realidad cíclica de la macroeconomía española en base a tres variables relevantes y a lo largo del periodo temporal más amplio que nos ha permitido la disponibilidad de datos: Precio del Petróleo (1946M1- 2015M9), Índice de Producción Industrial (1993M2-2015M9) e Índice de Precios al Consumidor (1961M1-2015M9). El impacto que ejerce el precio del petróleo en la economía ha sido estudiado extensa e intensamente, aunque modelizar sus efectos no es una cuestión trivial. Nuestra contribución se centra en la aplicación de funciones wavelet tipo Morlet para identificar la presencia de ciclos inestables en base a los datos conocidos mediante la computación de la Potencia Espectral Wavelet usando MATLAB. Adicionalmente, algunas técnicas bivariantes son útiles para visualizar la relación entre las tres variables consideradas. En concreto, la Coherencia Wavelet Cruzada a través de las diferentes fases puede usarse para detectar sincronismos y posibles relaciones de causalidad según bandas de frecuencia a lo largo del tiempo. Finalmente, los resultados obtenidos por otros autores para las economías de Estados Unidos y Alemania, en base a estas mismas variables y mismas técnicas con funciones wavelets, nos permiten añadir algunas conclusiones comparativas.

Información de financiación

This research was funded in part by Spanish Ministry of Education and Science (MTM2012-38163-C06-01 and MTM2015-71352-P).

Financiadores

  • Ministry of Education and Science Spain
    • MTM2012-38163-C06-01
    • MTM2015-71352-P

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