Noticias del Instituto Nacional de Estadística
18-07-22
Los tres estadísticos galardonados, de izquierda a derecha, Juan Carlos Gálvez Sainz de Cueto, Lasai Barreñada Taleb y Jorge Fernández Calatrava
Los estadísticos Juan Carlos Gálvez Sainz de Cueto, Jorge Fernández Calatrava y Lasai Barreñada Taleb han sido galardonados con el 2º Premio de la International Association for Official Statistics (IAOS) for Young Statisticians en su edición de 2022. Su trabajo “Timeliness reduction on industrial turnover index based on machine learning algorithms” fue evaluado por un panel internacional de expertos entre un total de 33 artículos candidatos de otras oficinas de estadística. El jurado valoró positivamente las propuestas metodológicas del trabajo como una solución original a cuestiones estratégicas relevantes en la metodología de la producción de estadísticas oficiales, en particular, a la mejora de la oportunidad (timeliness), esto es, la reducción del plazo de producción y difusión de resultados. Es la primera ocasión en que el INE obtiene un reconocimiento de este tipo.
IAOS y el Premio para Jóvenes Estadísticos
La IAOS es una asociación fundada en 1985 como una organización no gubernamental creada y desarrollada como una sección especializada del International Statistical Institute (ISI). Reúne a personas físicas y jurídicas con intereses científicos y profesionales de todo el mundo en el campo de la Estadística Oficial. Sus objetivos principales son la promoción del entendimiento y avance de la Estadística Oficial y disciplinas relacionadas, así como el desarrollo de servicios estadísticos oficiales eficientes y efectivos a través del contacto internacional entre los individuos y las organizaciones, incluyendo usuarios e instituciones investigadoras en este campo.
Desde 2011 la IAOS convoca el IAOS Young Statisticians Prize invitando a jóvenes estadísticos a trabajar sobre cuestiones estratégicas y metodológicas en la producción de estadísticas oficiales. Este premio se convoca anualmente y va dirigido a profesionales menores de 35 años trabajando en institutos de estadística. El jurado está formado por un panel internacional de expertos que evalúan los trabajos con criterios de méritos científicos y/o estratégicos, originalidad, aplicabilidad en la práctica en las oficinas de estadística y calidad de la exposición.
El trabajo sobre Índices de Cifras de Negocios en la Industria
Juan Carlos, Jorge y Lasai presentaron un estudio metodológico haciendo uso de técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para producir un indicador adelantado de los Índices de Cifras de Negocios en la Industria. El trabajo, realizado durante su período de prácticas en el Departamento de Metodología y Desarrollo de la Producción Estadística en colaboración con la Subdirección General de Estadísticas Industriales y de Servicios del INE, muestra cómo emplear la alta capacidad predictiva de los modelos estadísticos de aprendizaje automático para reconstruir los valores de la cifra de negocios aún no recogidos en el INE durante la fase de recogida, permitiendo de este modo calcular predicciones de los índices de manera convencional antes de finalizar esta fase y la fase de depuración. Esta técnica de nowcasting permite recortar sensiblemente el plazo de disponibilidad de la información con un aporte metodológico fundamental como es el cálculo de indicadores de acuracidad para evaluar la precisión de los índices adelantados. Esto proporciona una herramienta metodológica sólida y transparente para establecer el momento de la publicación.
Los autores destacan cómo esta nueva metodología estadística no precisa de nuevas fuentes de datos y produce resultados innovadores empleando tan solo los tradicionales datos de encuestas. Indican también la potencial capacidad de adaptación de estas ideas a otras operaciones estadísticas con diseños muestrales más complejos.
El artículo, según la comunicación de la IAOS, será publicado por la revista Statistical Journal of the IAOS, que entrevistará también a los galardonados. El INE ha presentado versiones más recientes de esta línea de trabajo en los congresos Use of R in Official Statistics y European Conference on Quality in Official Statistics.
NIPO: 222-24-022-7
ISSN: 2255-5625
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