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This paper evaluates five Nowcasting models that forecast Mexico's quarterly GDP: a Dynamic Factor Model (MFD), two Bridge Equation Models (BE) and two Principal Components Models (PCA). The results indicate that the average of the BE forecasts is statistically better than the rest of the models under consideration, according to the Diebold-Mariano (1995) accuracy test. In addition, using real-time information, the BE average is found to be more accurate than the median of the forecasts provided by the analysts surveyed by Bloomberg and the median of the experts who answer Banco de México's Survey of Professional Forecasters.

Tesis (Maestría de Ciencias en Economía Agrícola y de los Recursos Naturales) "En esta investigación se propone una medición de desigualdad desde un enfoque multidimensional, para ello se emplea un Análisis de Componentes Principales de un conjunto de variables que caracterizan a los hogares de una economía. Específicamente se prueba la metodología propuesta con datos de México, utilizando datos de la ENIGH 2014. Los resultados son consistentes con las mediciones convencionales de desigualdad, sin embargo, al analizar los ordenamientos de los estados de la República Mexicana de acuerdo a su índice de desigualdad, se encuentra que el índice propuesto identifica mayor desigualdad en aquellos estados en los que existen carencias de servicios y malas condiciones de la vivienda. Asimismo, se analiza la desigualdad en México considerando el sexo y la región de los agentes estudiados. En el primer caso no se encuentran diferencias significativas entre ambos índices, mientras que en el segundo caso se encuentra que las zonas rurales son más desiguales que las urbanas." Universidad Autónoma Chapingo, CONACyT