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Vol. 42 No. 75 (2023)

Regional economics

Monitoring the Construction Sector in Valle del Cauca

https://doi.org/10.19053/01203053.v42.n75.2023.14667

Published 2023-03-23

  • Seydyss Garay Rodríguez
    • ,
  • Pavel Vidal-Alejandro
    • ,
  • Julieth Cerón-Ordoñez

Seydyss Garay Rodríguez
Universidad de los Llanos

Pavel Vidal-Alejandro
Pontificia Universidad Javeriana, Cali

Julieth Cerón-Ordoñez
Pontificia Universidad Javeriana, Cali

Abstract

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.

Keywords

economic fluctuations, economic analysis, economic statistics, housing construction, composite index, index of economic activity

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Author Biography

Seydyss Garay Rodríguez

Meta Colombia

Universidad de los Llanos, Facultad de Ciencias Económicas, Programa de Economia

References

  1. 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 DOI: https://doi.org/10.36995/j.visiondefuturo.2019.23.02.004.es
  2. 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/
  3. 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
  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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. Banco de la República & DANE. (2011). ICER Informe de Coyuntura Económica Regional. https://www.dane.gov.co/files/icer/2011/valledelcauca_icer__11.pdf
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. Camacol. (2020a). Informe de actividad edificadora febrero 2020. https://camacol.co/descargable/informe-de-actividad-edificadora-febrero-2020.
  16. 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
  17. 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
  18. 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
  19. 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 DOI: https://doi.org/10.4067/S0717-68212010000200006
  20. 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
  21. 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
  22. 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 DOI: https://doi.org/10.2307/1928739
  23. 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
  24. 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
  25. 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 DOI: https://doi.org/10.32614/RJ-2019-020
  26. 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/
  27. 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. DOI: https://doi.org/10.1162/003465300559037
  28. 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
  29. 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
  30. 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. DOI: https://doi.org/10.19053/22565779.5231
  31. 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 DOI: https://doi.org/10.2307/2953682
  32. 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 DOI: https://doi.org/10.35305/s.v0i7.103
  33. 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 DOI: https://doi.org/10.1080/07350015.1983.10509336
  34. 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
  35. 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 DOI: https://doi.org/10.1080/09613210150208787
  36. 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
  37. 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
  38. 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 DOI: https://doi.org/10.55444/2451.7321.2007.v45.n1.3835
  39. 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
  40. 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. DOI: https://doi.org/10.14483/22487638.16194
  41. 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 DOI: https://doi.org/10.19053/9789586605762
  42. 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 DOI: https://doi.org/10.19053/01203053.v36.n64.2017.5132
  43. 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 DOI: https://doi.org/10.29201/peipn.v14i28.41
  44. 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 DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9781139173735.005
  45. 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
  46. 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
  47. 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 DOI: https://doi.org/10.25222/larr.38
  48. 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 DOI: https://doi.org/10.32468/be.900
  49. 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 DOI: https://doi.org/10.22507/rli.v15n2a22

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