Monitoring the Construction Sector in Valle del Cauca
DOI:
https://doi.org/10.19053/01203053.v42.n75.2023.14667Keywords:
economic fluctuations, economic analysis, economic statistics, housing construction, composite index, index of economic activityAbstract
The objective of this research is to develop a monthly indicator that synthesizes the economic activity of the construction sector in Valle del Cauca, as a tool for analyzing the production cycle and as a single, public measure that contributes to decision-making. Dynamic factorial models, the Kalman Filter and the Litterman method are used, also used in the Monthly Index of Economic Activity (IMAE), in order to capture signals, changes in the productive cycle of construction and compile the sectoral economic facts that affect production. In the results, the dynamics of the sectoral and economic variables are observed that explain the behavior of the sector in Valle del Cauca, in the period 2009-2020. A change of slope is observed in 2020, as a direct consequence of the crisis generated by Covid-19 and the restrictive measures adopted by the government to contain its advance.
Downloads
References
Álvarez, N., Heredia, J. & León, M. (2019). Sensor económico de la provincia de Misiones, período 2005-2018. Visión de Futuro, 23(2), 172-174. https://visiondefuturo.fce.unam.edu.ar/index.php/visiondefuturo/article/view/381/218
Arreola-Rosales, J. (2018, 25 de oct.). Incrementemos la productividad en la construcción en Latinoamérica. World Economic Forum. https://es.weforum.org/agenda/2018/10/incrementemos-la-productividad-en-la-construccion-en-latinoamerica/
Banco de la República. (2017a). Boletín Económico Regional Suroccidente IV trimestre de 2017. Departamento Técnico y de Información Económica, Banco de la República. https://www.banrep.gov.co/es/publicaciones/boletin-economico-regional-suroccidente-2017-4
Banco de la República. (2017b). Boletín Económico Regional: Suroccidente II trimestre de 2017. Departamento Técnico y de Información Económica, Banco de la República. https://www.banrep.gov.co/es/publicaciones/boletin-economico-regional-suroriente-2017-2
Banco de la República. (2017c). Boletín Económico Regional: Suroccidente III trimestre de 2017. Departamento Técnico y de Información Económica, Banco de la República. https://www.banrep.gov.co/es/publicaciones/boletin-economico-regional-suroccidente-2017-3
Banco de la República & DANE. (2009). ICER Informe de Coyuntura Económica Regional. https://www.dane.gov.co/files/icer/2009/valle_icer_II_sem_09.pdf
Banco de la República & DANE. (2010). ICER Informe de Coyuntura Económica Regional. https://www.banrep.gov.co/sites/default/files/publicaciones/archivos/2010_5.pdf
Banco de la República & DANE. (2011). ICER Informe de Coyuntura Económica Regional. https://www.dane.gov.co/files/icer/2011/valledelcauca_icer__11.pdf
Banco de la República & DANE. (2012). ICER Informe de Coyuntura Económica Regional. https://www.dane.gov.co/files/icer/2012/ICER_Valle%20del%20Cauca_2012.pdf
Banco de la República & DANE. (2013). ICER Informe de Coyuntura Económica Regional. https://www.dane.gov.co/files/icer/2013/ICER_Valle_Cauca_2013.pdf
Banco de la República & DANE. (2014). ICER Informe de Coyuntura Económica Regional. https://www.dane.gov.co/files/icer/2014/ICER_Valle_del_Cauca2014.pdf
Banco de la República & DANE. (2015). ICER Informe de Coyuntura Económica Regional. https://www.dane.gov.co/files/icer/2015/ICER_Valle_del_Cauca2015.pdf
Banco de la República & DANE. (2020). ICER Informe de Coyuntura Económica Regional. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cuentasnacionales/cue ntas-nacionales-departamentales#pib-base-2000
Burns, A. F. & Mitchell, W. S. (1946). The Basic Measures of Cyclical Behavior. In A. F. Burns, & W. S. Mitchell, Measuring Business Cycles (pp. 115-202). NBER. https://www.nber.org/system/files/chapters/c2984/c2984.pdf
Camacol. (2020a). Informe de actividad edificadora febrero 2020. https://camacol.co/descargable/informe-de-actividad-edificadora-febrero-2020.
Camacol. (2020b). Plan de reactivación 2020-2022. https://camacol-new.demodayscript.com/sites/default/files/descargables/PLAN%20DE%20REACTIVACI%C3%93N%202020%20-2022_0.pdf
Cantú, F., Acevedo, A. & Bello, O. (2010). Indicadores adelantados para América Latina. (Serie Macroeconomía del Desarrollo Cepal, n.° 101). Repositorio CEPAL. https://repositorio.cepal.org/handle/11362/5335
Cañas, J., Phillips, K., & Torres, L. (2016). A Coincident Index for Texas Residential Construction. Real Estate Center, 23(1), 1-4. Texas A & M University. https://assets.recenter.tamu.edu/documents/articles/2093.pdf
Caro, J. C. & Idrovo, B. (2010). Metodología para generar indicadores de actividad en infraestructura y vivienda. Cuadernos de Economía, 47(136), 273-303. https://dx.doi.org/10.4067/S0717-68212010000200006
Caro, J. C. & Idrovo, B. (2009). Indicadores de actividad para la inversión en infraestructura y vivienda. Cámara Chilena de la Construcción A.G. https://extension.cchc.cl/datafiles/21805-2.pdf
Correa, I. & Buendía, J. (2019). Desagregación multivariada del PIB sectorial del departamento de Bolívar. Economía y Región, 7(1), 139-167. https://revistas.utb.edu.co/index.php/economiayregion/article/view/44
Chow, G., & Lin, A. (1971). Best Linear Unbiased Interpolation, Distribution, and Extrapolation of Time Series by Related Series. The Review of Economics and Statistics, 53, 372-375. https://www.jstor.org/stable/1928739
Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2020a). PIB por departamento. DANE. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cuentas-nacionales/cuentas-nacionales-departamentales
Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2020b). Indicador de Seguimiento a la Economía (ISE). https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cuentas-nacionales/indicador-de-seguimiento-a-la-economia-ise
De Valk, S., De Mattos, D., & Ferreira, P. (2019). Nowcasting: An R Package for Predicting Economic Variables Using Dynamic Factor Models. The R Journal, 11(1), 230-244. https://journal.r-project.org/archive/2019/RJ-2019-020/RJ-2019-020.pdf
Fernández, R. (1981). Nota metodológica sobre la estimación de series temporales. The Review of Economics and Statistics, 63(3), 471-476. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/111424/
Forni, M., Hallin, M., Lippi, M. & Reichlin, L. (2000). The Generalized Dynamic-Factor Model: Identification and Estimation. The Review of Economics and Statistics, 82(4), 540-554.
Fossati, M. & Moreda, J. (2009). Construcción de un índice líder sintético para la industria uruguaya. Universidad de la República del Uruguay, Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. https://www.colibri.udelar.edu.uy/jspui/bitstream/20.500.12008/50/1/M-CD4015.pdf
Gobernación del Valle del Cauca. (2014). Reportes de Coyuntura Económica Vallecaucana, (8). https://www.valledelcauca.gov.co/loader.php?lServicio=Tools2&lTipo=viewpdf&id =29473
Gómez-Sánchez, A, M., Sarmiento-Castillo, J. L. & Fajardo-Hoyos, C. L. (2016). Indicador global adelantado de corto y largo plazo para la economía del Cauca 1960-2014. Apuntes del Cenes, 35(62), 209-244.
Hodrick, R., & Prescott, E. (1997). Post-War U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation. Journal of Money, Credit and Banking, 29(1), 1-16. https://www.jstor.org/stable/2953682
Lapelle, H. (2015). Construyendo un indicador de actividad mensual para la Región Rosario. SaberEs, (7), 3-27. http://www.scielo.org.ar/pdf/saberes/v7n1/v7n1a01.pdf
Litterman, R. B. (1983). A Random Walk, Markov Model for the Distribution of Time Series. Journal of Business & Economic Statistics, 1(2), 169-173. https://doi.org/10.2307/1391858
Malvicino, F. & Acosta, A. (2019). Actividad provincial luego de los fenómenos devaluatorios de 2014 y 2016. En Quinto Congreso de Economía Política, Departamento de Economía Política del Centro Cultural de la Cooperación Universidad Nacional de Quilmes. https://rid.unrn.edu.ar/bitstream/20.500.12049/3885/1/Problem%c3%a1tica%20Fiscal%20y%20desarrollo%20territorial%20-%20Actividad%20provincial%20luego%20de%20los%20fen%c3%b3menos%20devaluatorios.%20Final.pdf
Ofori, G. (2001). Indicators for Measuring Construction Industry Development in Developing Countries. Building Research & Information, 29(1), 40-50. https://doi.org/10.1080/09613210150208787
Ortiz, O. & García, R. (2013). Evaluación de la sostenibilidad en la industria de la construcción mediante un indicador compuesto. Dyna, 80(182), 15-24. Recuperado de: http://www.scielo.org.co/pdf/dyna/v80n182/v80n182a02.pdf
Piguillem, F. & Tejada, M. (2006). Un modelo estadístico para la desagregación regional del índice mensual de actividad de la construcción. Gerencia de Estudios, Cámara Chilena de la Construcción. https://extension.cchc.cl/datafiles/19316.pdf
Rivero, A. (2007). El índice compuesto coincidente mensual de la actividad económica de Córdoba (ICA-COR) 1994-2006. Revista de Economía y Estadística, 45(1), 31-73. https://doi.org/10.55444/2451.7321.2007.v45.n1.3835
Sarmiento, J. A. & Rincón, C. (2020). Análisis del impacto del sector de la construcción en la economía colombiana. En 24th International Congress on Project Management and Engineering Alcoi, 7th–10th July 2020. http://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/2451
Sarmiento Rojas, J. A., González Sanabria, J.S., Hernández Carrillo, C.G. (2020). Analysis of the Impact of the Construction Sector on the Colombian Economy. Tecnura, 24(66), 109-118.
Sarmiento Rojas, J. A., Rueda Varón, M. J., & Rincón González, C. H. (2021). Las dinámicas del sector de la construcción en Colombia, una revisión desde sus indicadores. UPTC. https://doi.org/10.19053/9789586605762
Sierra, L., Collazos, J., Sanabria, J. & Vidal, P. (2017). La construcción de indicadores de la actividad económica: una revisión bibliográfica. Apuntes del CENES, 36(64), 79-107. https://doi.org/10.19053/01203053.v36.n64.2017.5132
Sotelo, L. S. M., Rivera, C. E. C. & Godoy, J. H. B. (2019). El ciclo de los negocios y los índices coincidentes. Aplicación de los filtros de Hodrick-Prescott y de Hamilton para México. Panorama Económico, 14(28), 33-56. https://doi.org/10.29201/peipn.v14i28.41
Stock, J. & Watson, M. (1991). A Probability Model of the Coincident Economic Indicators. In L. K. Moore, The Leading Economic Indicators: New Approaches and Forecasting Records (pp. 63-90). Cambridge University Press. https://scholar.harvard.edu/stock/publications/probability-model-coincident-economic-indicators
Tejada, M. (2006). Índice mensual de actividad de la construcción: un estimador en frecuencias mixtas. (N.° 34) Cámara Chilena de la Construcción. https://extension.cchc.cl/datafiles/19023.pdf
Vidal, P., Sierra, P. L., & Cerón, S. J. (2018). Indicador mensual de actividad económica (IMAE VALLE) tercer trimestre. Universidad Javeriana. https://www2.javerianacali.edu.co/sites/ujc/files/node/field-documents/field_document_file/informe_imae_-2018t3.pdf
Vidal, P., Sierra, L. & Collazos, J. (2017). A Monthly Regional Indicator of Economic Activity: An Application for Latin America. Latin American Research Review, 52(4), 589-605. http://doi.org/10.25222/larr.38
Vidal, P., Sierra, L., Domínguez, J. & Collazos, J. (2015). Indicador mensual de actividad económica (IMAE) para el Valle del Cauca. Borradores de Economía, (900). https://doi.org/10.32468/be.900
Yagual, A., López, M., Sánchez, L. & Narváez, J. G. (2018). La contribución del sector de la construcción sobre el producto interno bruto PIB en Ecuador. Revista Lasallista de Investigación, 15(2), 286-299. http://www.scielo.org.co/pdf/rlsi/v15n2/1794-4449-rlsi-15-02-286.pdf
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Seydyss Garay Rodríguez, Pavel Vidal-Alejandro, Julieth Cerón-Ordoñez

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
By submitting articles for evaluation, the author agrees to transfer the publishing rights to Revista Apuntes del CENES for publishing in any format or mean and that the attached partial use license will be signed.
The journal is under licence Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)