Análisis del destino de la producción en la economía argentina: una aplicación de análisis de clúster
DOI:
https://doi.org/10.30972/rfce.3016710Palavras-chave:
Especialización productiva, Análisis de clúster, Cuadros de utilizaciónResumo
El objetivo de este trabajo es determinar la especialización productiva de la economía argentina. Para ello, se analizó el destino de los distintos bienes y servicios, ya sean insumos para otras industrias o se dirijan a la demanda final. La metodología utilizada fue la aplicación de un análisis de clúster, obteniéndose grupos diferentes de acuerdo al perfil del producto estudiado.
Referências
Durán Lima, J. E. & Álvarez, M. (2008). Indicadores de comercio exterior y política comercial. Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL).
Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). (2016). Cuentas nacionales: metodología de estimación: base 2004 y serie a precios constantes y corrientes. Primera Edición. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC).
Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). (2020). Preguntas frecuentes sobre el Sistema de Cuentas Nacionales. Notas al pie, N°5, Primera Edición: Ciudad Autónoma de Buenos Aires.
Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC). (2022). Cuadro de Oferta y Utilización 2019. [En línea] Disponible en https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-3-9-114
Kuiper, F. K., & Fisher, L. (1975). 391: A Monte Carlo comparison of six clustering procedures. Biometrics, 777-783.
Lifschitz, E. (2016). Bloques sectoriales y Complejos Productivos: teoría y aplicaciones. Editorial Pluma digital. Buenos Aires.
Minitab. (n.d.). Dendrograma. [En línea] Disponible en https://support.minitab.com/es-mx/minitab/21/help-and-how-to/statistical-modeling/multivariate/how-to/cluster-observations/interpret-the-results/all-statistics-and-graphs/dendrogram/
Naciones Unidas, Comisión Europea, Fondo Monetario Internacional, Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos & Banco Mundial. (2009). Sistema de Cuentas Nacionales (2008).
Pérez, C. (2004). Técnicas de análisis multivariante de datos. Pearson Educación.
Proyecto CEACES. (2010). Introducción al Análisis de Clúster. Universidad de Valencia. [En línea] Disponible en: https://www.uv.es/ceaces/multivari/cluster/CLUSTER2.htm
Uriel, E & Aldás, J. (2005). Análisis multivariante aplicado. Aplicaciones al marketing, investigación de mercados, economía, dirección de empresas y turismo. Thomson Editores España.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
La Revista de la Facultad de Ciencias Económicas solicita sin excepción a los autores una declaración de originalidad de sus trabajos, esperando de este modo su adhesión a normas básicas de ética del trabajo intelectual.
La Revista de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional del Nordeste, Argentina, declara e informa que no se aplica a los autores ningún cargo ni costo, por la publicación de los artículos. La distribución y acceso, son de carácter libre y gratuito.
Este obra está bajo una licencia una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.