El uso de modelos factoriales dinámicos, al objeto de capturar la evolución de la actividad económica se ha extendido ampliamente en la mayoría de países desarrollados. Sin embargo, aunque dichos modelos se pueden adaptar a contextos de escasa información, los resultados obtenidos suelen ser, por lo general, imprecisos y poco robustos. El objetivo de este trabajo es demostrar empíricamente que en contextos de escasa información, la utilización de modelos de optimización con variables binarias permite obtener una mejor aproximación al ciclo económico en la medida que es posible capturar no sólo la relación individual que mantiene cada uno de los indicadores parciales con la serie de referencia (medida por el nivel de correlación) sino también la relación conjunta que existe entre un determinado subconjunto de los mismos y la serie de referencia.