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Analítika, Revista de análisis estadístico, (2016), Vol. 11
Propuesta de modelación basada en un enfoque de redes probabilísticas: una aplicación a la consistencia
macroeconómica
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desarrollado por Le Song, Arthur Gretton, Danny Bickson, Yucheng Low y Carlos Guestrin
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.
Finalmente, las versiones base de los algoritmos que fueron modificados para el aprendizaje
de los LTM de esta investigaci´on se tomaron del proyecto “Learning Latent Tree Graphical
Models” de Myung Choi, Vincent Tan, Animashree Anandkumar y Alan Willsky
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5.1 Informaci´on utilizada
Para los distintos modelos que se prueban en el trabajo, se han utilizado cuatro conjuntos
de datos con la siguientes especificaciones:
5.1.1 Conjunto de datos 1
Este conjunto de datos se ha utilizado para construir las principales relaciones de consistencia
contable en los grandes agregados macroecon´omicos. La estructura de estos datos correspon-
de a una simplificaci´on del marco de consistencia presentado por P´erez y Mancheno (2011)
para la evaluaci´on de la Agenda de Pol´ıtica Econ´omica 2011-2013. La serie corresponde a
tasas de variaci´on anuales y contiene datos entre el a˜no 2000 y el 2014. Cabe se˜nalar que las
variables utilizadas no son todas aquellas que intervienen en la construcci´on de un marco
contable de consistencia macroecon´omica; del universo posible de indicadores macroecon´omi-
cos, este grupo de variables se ha seleccionado descartando aquellas que muestran bajos o
nulos niveles de correlaci´on con las dem´as del sistema. La Tabla 1 contiene la descripci´on de
estas variables.
5.1.2 Conjunto de datos 2
Este conjunto de datos se utiliza para la construcci´on del LTM con la informaci´on de mayor
periodicidad posible, en el que las variables latentes no tienen a´un contenido econ´omico.
Los datos corresponden a informaci´on mensual entre enero de 2001 y diciembre de 2008 (96
observaciones). Las variables utilizadas en esta serie de datos se especifican en la Tabla 2 y
corresponden a tasas de variaci´on.
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Disponible en el sitio http://www.gatsby.ucl.ac.uk/ gretton/kernelBP/kernelBP.htm al 31 de julio de
2014
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Disponible en el sitio http://people.csail.mit.edu/myungjin/latentTree.html al 31 de julio de 2014
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