Descripción del proyecto

Se propone desarrollar e implementar para el Ministerio de Industria y Turismo de metodología econométrica avanzada [modelos factoriales dinámicos y/o análisis factorial dinámico, DFM y DFA] y su formulación en espacio de estados [SS], para analizar datos del contexto económico e industrial y mejorar la toma de decisiones en política industrial en España. A partir de grandes bases de datos temporales multivariantes, sectoriales y territoriales, se extraerán factores comunes inobservables, que permitan captar relaciones a largo plazo entre variables o cuantificar el impacto de shocks en variables de interés mediante direct IRFs. Estas técnicas avanzadas serán evaluadas en nowcasting y forecasting con cuantificación de la incertidumbre mediante Bootstrap, explorando también extensiones no lineales o del contexto de Machine Learning para DFM/DFA. El plan de trabajo incluye: definición del marco analítico y variables clave, análisis y modelado de bases de datos de interés para el Ministerio, estimación e interpretación de modelos DFM/DFA y la elaboración a partir de éstos de indicadores que complementen a los existentes. Los resultados se trasladarán al Ministerio mediante reuniones, presentación intermedia e informe final+Policy Brief, y entrega de código en R debidamente documentado. Como actividad de alto valor añadido, se impartirá un curso para formar al equipo técnico y facilitar integración sostenible más allá de la estancia I+P y se organizará una jornada de difusión en la entidad beneficiaria para dar visibilidad a la resolución del reto y a la I+P. Perfil de la candidata: excelente. Especialista en series temporales multivariantes y análisis y modelos factoriales dinámicos, con contribuciones metodológicas en esos ámbitos y aplicaciones en energía o macroeconomía y amplia experiencia en transferencia y docencia en distintos ámbitos. Posición ideal para liderar la transferencia de estas metodologías al ámbito de la política industrial y abordar este reto.