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Campo DC | Valor |
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dc.contributor.author | Ghirelli, Corinna |
dc.contributor.author | Peñalosa, Juan |
dc.contributor.author | Pérez, Javier J. |
dc.contributor.author | Urtasun, Alberto |
dc.date.accessioned | 2019-08-14T06:56:37Z |
dc.date.available | 2019-08-14T06:56:37Z |
dc.date.issued | 2019-05-22 |
dc.identifier.uri | https://repositorio.bde.es/handle/123456789/8457 |
dc.description | Artículo de revista |
dc.description.abstract | Las nuevas tecnologías están permitiendo la aparición de fuentes de datos de muy alta frecuencia, de mayor granularidad que las tradicionales y de acceso generalizado, en muchos casos, por parte de los distintos agentes económicos. Estos desarrollos abren nuevas vías y nuevas oportunidades a la estadística oficial y al análisis económico. Desde el punto de vista de un banco central, el uso y la incorporación de estos datos a sus tareas tradicionales plantea retos significativos, derivados de su gestión, almacenamiento, seguridad y confidencialidad. Además, existen problemas con su representatividad estadística. Por su parte, dado que estos datos están a disposición de muchos agentes, y no exclusivamente de las instituciones estadísticas oficiales, existe el riesgo de que se generen distintas medidas sobre el mismo fenómeno con estándares de calidad heterogéneos, lo que puede crear confusión en la opinión pública. Algunas de estas fuentes, con formato no estructurado, como las textuales, requieren el uso de nuevas técnicas de procesamiento para que puedan incorporarse en el análisis económico con un formato adecuado (cuantitativo). Su uso, además, determina la incorporación de técnicas de aprendizaje automático, entre otras, al conjunto tradicional de metodologías de análisis. En este artículo se revisan, desde el punto de vista de un banco central, algunas de las potencialidades e implicaciones de este nuevo fenómeno para el análisis económico y la estadística oficial, y se aportan ejemplos de trabajos recientes. |
dc.format.extent | 12 p. |
dc.language.iso | es |
dc.relation.ispartof | Boletín Económico / Banco de España, 2/2019 |
dc.relation.hasversion | Versión en inglés 123456789/9063 |
dc.rights | Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.rights | In Copyright - Non Commercial Use Permitted |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es_ES |
dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC-NC/1.0/ |
dc.subject | Nuevas fuentes de información económica |
dc.subject | Big data |
dc.subject | Ciencia de datos |
dc.subject | Aprendizaje automático |
dc.subject | Análisis de texto |
dc.title | Algunas implicaciones de las nuevas fuentes de datos para el análisis económico y la estadística oficial |
dc.type | Artículo |
dc.identifier.bdebib | 000465555 |
dc.identifier.bdepub | BOEC-2019-2B-art15 |
dc.subject.bde | Datos macroeconómicos generales |
dc.subject.bde | Modelización econométrica |
dc.subject.bde | Información e incertidumbre |
dc.subject.bde | Métodos Econométricos y Estadísticos |
dc.subject.bde | Técnicas informáticas |
dc.subject.jel | C10 |
dc.subject.jel | C18 |
dc.subject.jel | C50 |
dc.subject.jel | C80 |
dc.subject.jel | D80 |