Michael Pedersen
Banco Central de Chile
8 septiembre 2008
Se aplica la metodología de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) para calcular un indicador líder compuesto (ILC) del indicador mensual de actividad económica (IMACEC) de Chile. Con datos mensuales desde 1986 hasta 2007, el ciclo de referencia calculado con el IMACEC tiene siete ciclos completos, los cuales en promedio duran 34 meses. Los ciclos más recientes son más
cortos y con menos amplitud que los ciclos anteriores.
Se inicia el análisis con 234 series candidatas a indicadores líderes, divididas en seis grupos: (1) demanda y actividad, (2) comercio exterior, (3) mercado laboral, (4)
mercados financieros, (5) precios y salarios y (6) encuestas de expectativas. En cada
grupo se identifican los indicadores que son calificados como indicadores líderes,
definidos como las series que alcanzan la correlación máxima con el indicador de
referencia con entre cero y doce meses de anticipación. Con los datos de los primeros
dos y el cuarto grupo, se pueden obtener indicadores líderes compuestos parciales
(ILCP) con propiedades bastante buenas. El ILCP del quinto grupo tiene una
correlación alta, pero no es bueno para adelantar puntos de quiebre. Los indicadores del mercado laboral son pocos útiles como indicadores líderes para la actividad chilena, mientras la evaluación de los datos de las encuestas de expectativas es muy débil por falta de series de tiempo de extensión suficiente.
Se usan los indicadores líderes que entran en los ILCP de los seis grupos para construir el ILC global para el IMACEC. Eso sólo incluye datos de tres grupos: demanda y actividad, comercio exterior y mercado laboral. El ILC encontrado consta de diez variables y tiene buenas características como indicador líder, entre las cuales se destacan dos: adelantando dos meses el ciclo de referencia, tiene un coeficiente de correlación de 0.95, y de los diez puntos de quiebre que tiene el IMACEC en el período común, el ILC tiene los mismos; nueve de ellos son destacados de dos o más meses.
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http://www.cemla.org/red/papers2008/red13-chile.pdf
sábado, 20 de febrero de 2010
INDICADORES LÍDERES DEL IMACEC
Banco Central de Chile
Abril 2003
Luis Firinguetti
Hernán Rubio
Resumen
El propósito de este trabajo es desarrollar un indicador líder del Imacec, un inicador mensual de la actividad económica chilena. El indicador propuesto se basa en la metodología del NBER, pero con una diferencia importante: para agregar las series se utiliza una regresión tipo “Ridge”. De hecho, se usan varios estimadores de regresión tipo “Ridge”; sin embargo, todos ellos producen resultados similares. La metodología usada se ve promisoria y el indicador líder propuesto merece un seguimiento y estudios adicionales.
El propósito de los indicadores líderes es anticipar cambios en actividad económica. Se supone que existe una variable inmanente, no-observable, a la que podemos eferirnos como “estado de la economía” que, aunque no es directamente observable, se manifiesta a través del comportamiento de otras variables como, el desempleo, el PIB, el índice de producción industrial, la inflación, el IMACEC, etc.
El propósito principal de este trabajo es presentar una nueva metodología para construir indicadores líderes, de manera tal que los componentes de la serie (tendencia, ciclo, componente estacional y componente irregular), se modelan separadamente. Este esquema se aplica tanto a la serie de referencia como a las series que formarán parte del indicador.
En el caso particular del ciclo de las series, este se estima y proyecta mediante un modelo de regresión estimado con Regresión Ridge (véanse por ejemplo los trabajos de
Gruber(1998), Hoerl y Kennard (2000), Hoerl, Kennard y Baldwin(1975), Kibria(1996) y Lawless y Wang (1976). El uso de RR se justifica de manera especial en este contexto,
pues los modelos de regresión generalmente incluyen un elevado número de variables
explicativas, las que usualmente presentan multicolinealidad. El uso de Regresión Ridge en el contexto de indicadores líderes tiene como antecedentes los trabajos de Chang, Stock, y Watson (1999), Dion (1999).
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http://www.bcentral.cl/estudios/documentos-trabajo/pdf/dtbc208.pdf
Abril 2003
Luis Firinguetti
Hernán Rubio
Resumen
El propósito de este trabajo es desarrollar un indicador líder del Imacec, un inicador mensual de la actividad económica chilena. El indicador propuesto se basa en la metodología del NBER, pero con una diferencia importante: para agregar las series se utiliza una regresión tipo “Ridge”. De hecho, se usan varios estimadores de regresión tipo “Ridge”; sin embargo, todos ellos producen resultados similares. La metodología usada se ve promisoria y el indicador líder propuesto merece un seguimiento y estudios adicionales.
El propósito de los indicadores líderes es anticipar cambios en actividad económica. Se supone que existe una variable inmanente, no-observable, a la que podemos eferirnos como “estado de la economía” que, aunque no es directamente observable, se manifiesta a través del comportamiento de otras variables como, el desempleo, el PIB, el índice de producción industrial, la inflación, el IMACEC, etc.
El propósito principal de este trabajo es presentar una nueva metodología para construir indicadores líderes, de manera tal que los componentes de la serie (tendencia, ciclo, componente estacional y componente irregular), se modelan separadamente. Este esquema se aplica tanto a la serie de referencia como a las series que formarán parte del indicador.
En el caso particular del ciclo de las series, este se estima y proyecta mediante un modelo de regresión estimado con Regresión Ridge (véanse por ejemplo los trabajos de
Gruber(1998), Hoerl y Kennard (2000), Hoerl, Kennard y Baldwin(1975), Kibria(1996) y Lawless y Wang (1976). El uso de RR se justifica de manera especial en este contexto,
pues los modelos de regresión generalmente incluyen un elevado número de variables
explicativas, las que usualmente presentan multicolinealidad. El uso de Regresión Ridge en el contexto de indicadores líderes tiene como antecedentes los trabajos de Chang, Stock, y Watson (1999), Dion (1999).
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http://www.bcentral.cl/estudios/documentos-trabajo/pdf/dtbc208.pdf
LA INDUSTRIA DEL CEMENTO EN COLOMBIA: DETERMINANTES Y COMPORTAMIENTO DE LA DEMANDA (1996-2005)
ANDRÉS LATORRE CAÑÓN
Autor Correspondiente: latorreandres@gmail.com Pontificia Universidad Javeriana, Economía
Bogotá, Mayo 2008.
En los últimos 10 años la industria del cemento en Colombia ha presentado comportamientos volátiles, e inesperados. Registrando crecimientos considerables a finales de los noventa, después fluctuando hacia una crisis en 2005, y en adelante un crecimiento persistente hasta hoy.
Es el objetivo de esta tesis analizar y entender los determinantes de la demanda por departamento de la industria del cemento para así generar conclusiones aproximadas sobre su comportamiento. La estimación se realizará por medio de un modelo de regresión tipo datos panel. Se escoge este modelo ya que un conjunto de datos de panel contiene observaciones de múltiples unidades individuales en el tiempo para así darle mayor robustez y precisión a la estimación de parámetros.
Este proyecto consta de ocho secciones; después de la introducción, la segunda parte describe la industria del cemento: aspectos técnicos, el proceso productivo, las clases de cemento, y su historia en nuestro país. En la tercera parte se detalla la estructura del mercado del cemento desde el enfoque de la industria, donde se observan las principales características, análisis de los jugadores4, y análisis de costos, y desde el enfoque de la demanda, se describen las variables del mercado, bienes sustitutos, complementarios, y características generales de las mismas. En la cuarta parte se realiza una revisión de la literatura de estudios realizados sobre el comportamiento de la industria del cemento y más específicamente de cómo determinar y medir el comportamiento de la demanda y la oferta. La quinta consta de la metodología, donde se hace un análisis de los datos, y el análisis descriptivo. En esta sección se describe cómo se consiguieron los datos y cómo estas variables se
relacionan y se afectan por la demanda de cemento. En la sexta parte se formula el modelo estadístico, donde se hace una descripción del mismo, su funcionamiento, y su aplicación en la industria, para así hallar las variables más determinantes y su incidencia en la demanda. Adicionalmente reportamos los datos, las estimaciones y los resultados encontrados. Finalmente, la séptima ofrece un resumen y las conclusiones, donde se presentan las conclusiones alcanzadas, su impacto, y recomendaciones para futuros estudios.
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http://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/economia/tesis16.pdf
Autor Correspondiente: latorreandres@gmail.com Pontificia Universidad Javeriana, Economía
Bogotá, Mayo 2008.
En los últimos 10 años la industria del cemento en Colombia ha presentado comportamientos volátiles, e inesperados. Registrando crecimientos considerables a finales de los noventa, después fluctuando hacia una crisis en 2005, y en adelante un crecimiento persistente hasta hoy.
Es el objetivo de esta tesis analizar y entender los determinantes de la demanda por departamento de la industria del cemento para así generar conclusiones aproximadas sobre su comportamiento. La estimación se realizará por medio de un modelo de regresión tipo datos panel. Se escoge este modelo ya que un conjunto de datos de panel contiene observaciones de múltiples unidades individuales en el tiempo para así darle mayor robustez y precisión a la estimación de parámetros.
Este proyecto consta de ocho secciones; después de la introducción, la segunda parte describe la industria del cemento: aspectos técnicos, el proceso productivo, las clases de cemento, y su historia en nuestro país. En la tercera parte se detalla la estructura del mercado del cemento desde el enfoque de la industria, donde se observan las principales características, análisis de los jugadores4, y análisis de costos, y desde el enfoque de la demanda, se describen las variables del mercado, bienes sustitutos, complementarios, y características generales de las mismas. En la cuarta parte se realiza una revisión de la literatura de estudios realizados sobre el comportamiento de la industria del cemento y más específicamente de cómo determinar y medir el comportamiento de la demanda y la oferta. La quinta consta de la metodología, donde se hace un análisis de los datos, y el análisis descriptivo. En esta sección se describe cómo se consiguieron los datos y cómo estas variables se
relacionan y se afectan por la demanda de cemento. En la sexta parte se formula el modelo estadístico, donde se hace una descripción del mismo, su funcionamiento, y su aplicación en la industria, para así hallar las variables más determinantes y su incidencia en la demanda. Adicionalmente reportamos los datos, las estimaciones y los resultados encontrados. Finalmente, la séptima ofrece un resumen y las conclusiones, donde se presentan las conclusiones alcanzadas, su impacto, y recomendaciones para futuros estudios.
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http://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/economia/tesis16.pdf
INDICADORES CICLICOS EN LA ARGENTINA: Una Herramienta para el Seguimiento de la Actividad Económica.
1. Introducción
El profundo cambio estructural que experimentó Argentina a comienzos de la década del 90 y la consecuente estabilidad macroeconómica hizo renacer el interés en el análisis y el seguimiento de la economía real. El análisis de las características asociadas al llamado ciclo económico volvió a ubicarse en el centro de la escena económica después de décadas en las cuales la inflación había sido el tema excluyente.
Uno de los métodos para monitorear el ciclo económico es la construcción de indicadores compuestos coincidentes y líderes. Así, el índice líder de Estados Unidos -publicado mensualmente por el Conference Board1 - es una de las estadísticas económicas más observadas en aquel país y ha sido usada durante mucho tiempo como una guía de la futura dirección de la actividad económica.
El objetivo del enfoque de los indicadores cíclicos es anticipar en varios meses la ocurrencia probable de un cambio en la fase del ciclo económico (o sea, el pasaje de una recuperación a una recesión o viceversa) o bien la aceleración o desaceleración de una fase del ciclo de crecimiento (cuando se utiliza la metodología para el análisis de los llamados ciclos de crecimiento)2 . No se trata, vale la aclaración, de una técnica infalible, ya que como puede apreciarse de la evidencia empírica de los países que ya llevan décadas de desarrollo en la materia, es usual la existencia de patrones cíclicos cambiantes, lo que puede llevar a que se produzcan señales prematuras o fallidas, además de tornar necesario el ejercicio de una permanente revisión.
Los ciclos económicos son secuencias recurrentes de fases alternadas de expansión y contracción que involucran a un gran número de diversos procesos económicos y muestran las distintas fluctuaciones que se producen en series amplias de producción, empleo, ingreso, comercio, y todo otro aspecto de la actividad económica agregada. El National Bureau of Economic Research (NBER) de los Estados Unidos ha desarrollado un sistema de indicadores líderes, coincidentes y rezagados a efectos de estimar el estado de los ciclos de actividad en la economía de ese país3 .
Se denominan indicadores líderes a aquellas series que tienden a cambiar de dirección con anterioridad al ciclo económico y por esta razón concentran la mayor parte de la atención. Las series coincidentes son aquellas que miden la actividad económica agregada y que por lo tanto definen el ciclo económico. Los indicadores rezagados tienden a cambiar de dirección más tarde que las series coincidentes. Estas series son usadas para confirmar puntos de giro y advertir que se están llevando a cabo desbalances estructurales en la economía.
2. Por Qué Combinar Indicadores en Indices
La motivación primaria para construir índices compuestos de la actividad económica es la creencia de que no hay una única causa, probada y aceptada, de todos los ciclos observados. Si diferentes recesiones son causadas por diferentes factores, entonces es probable que ningún indicador se desempeñe mejor que los otros en todos los ciclos.
Tampoco existe una sola cadena de síntomas que presagie invariablemente estos desarrollos, sino que hay un número de regularidades frecuentemente observadas que parecen persistir y jugar roles importantes en los ciclos económicos, pero ciertamente no son inmutables. El estudio de la historia económica moderna sugiere que hay cambios sistemáticos en la macrodinámica de corto plazo que pueden estar ligados a cambios de largo plazo en la estructura y las instituciones y en el rol y las políticas del gobierno. ...
...3. Construcción de Indicadores Compuestos
La técnica de los indicadores compuestos, líder, coincidente y retrasado, se inició en el National Bureau of Economic Research (NBER) en la década del 30. Consiste en estudiar un gran número de series mensuales para detectar las que tienen un buen comportamiento cíclico (series cíclicas) y clasificarlas según que sus picos y valles (en general, puntos de giro) tiendan a adelantarse (series líder), a coincidir (series coincidentes) o a retrasarse (series retrasadas) con respecto a las respectivas fechas de un ciclo de referencia que representa la evolución del nivel de actividad económica. Se seleccionan las series que mejor se desempeñan según varios criterios: 1) la consistencia de sus puntos de giro en adelantarse, coincidir o retrasarse en los ciclos históricos, 2) su significatividad económica, 3) su confiabilidad estadística, 4) su disponibilidad rápida al finalizar el mes, 5) su suavidad. Las series que tienen estacionalidad son previamente desestacionalizadas. ...
....4. Aplicación a la Economía Argentina
La aplicación de esta técnica a la economía argentina presenta dificultades debido a: 1) la escasez de series mensuales largas que tengan un buen comportamiento cíclico, 2) la discontinuidad en algunas series que sí lo tienen, 3) los frecuentes cambios de metodología en muchas series, 4) el rezago de publicación de muchas de las series relevantes, 5) la irregularidad de la evolución económica en las últimas décadas (estancamiento en los 80 y brusco cambio de régimen en los 90).
No obstante, se ha podido determinar un número reducido de series coincidentes y líderes que tienen buen desempeño en la satisfacción de los criterios de selección (ver Gráficos de Desempeño Cíclico al final de este Anexo). No habiendo un ciclo de referencia ampliamente reconocido, como lo hay en EE.UU., se ha construido el indicador coincidente con particular cuidado para que sea representativo del nivel de actividad económica.
Debido a la importancia económica del PIB se ha incluido esta serie en el indicador coincidente a pesar de ser trimestral, interpolando linealmente a partir del PIB trimestral ubicado en el último mes del trimestre para obtener datos mensuales. Cuando es necesario, se obtienen datos mensuales del PIB para los meses más recientes utilizando la mejor proyección disponible del PIB del trimestre en curso. Las restantes cinco series utilizadas en el indicador coincidente son:
¨ un índice de producción manufacturera (EMI de INDEC para el último tramo de la serie);
¨ las importaciones totales de bienes en dólares constantes;
¨ un indicador cualitativo de las ventas (Tendencia de la demanda de FIEL);
¨ los despachos de cemento en toneladas;
¨ las ventas de automotores en número de unidades.
Como se aprecia en el Gráfico 1, el indicador coincidente para Argentina tiene gran sincronía con el PIB.
Las series utilizadas en el indicador líder también son seis:
¨ el Indice de la Bolsa de Comercio;
¨ la cotización (sucesivamente) de los bonos GRA y Discount;
¨ el número de nuevas presentaciones a quiebras y concursos preventivos (invertida mediante el cambio de signo);
¨ la diferencia entre la serie de ventas y una serie del nivel de inventarios (también cualitativa: Niveles de stock de FIEL);
¨ el mes de trabajo promedio de los trabajadores en la industria manufacturera medido en horas por hombre (Horas totales trabajadas dividido por Número de trabajadores, ambos de la Encuesta Industrial del INDEC);
¨ la recaudación total del IVA (bruto) en pesos constantes.
En los casos en los que el programa X-12-ARIMA del Bureau of the Census (EE.UU.) detecta la presencia de estacionalidad identificable en las series componentes y evalúa la conveniencia de su desestacionalización, el ajuste correspondiente se realiza con el mismo programa. De las series coincidentes, la única que no tiene estacionalidad identificable es la de ventas. En cambio, de las series líderes sólo se desestacionaliza la de presentaciones a quiebras y concursos preventivos. El fechado de los picos y valles en los indicadores compuestos se determina mediante la aplicación del programa de determinación de puntos de giro del NBER. También se utilizó este programa para evaluar y clasificar las series analizadas.
Las fechas de picos y valles del indicador coincidente se usan para determinar puntualmente los comienzos de las recesiones y de las expansiones, respectivamente. El indicador líder tiene un buen comportamiento general, con un liderazgo promedio de 7,8 meses en los picos y de 3,5 meses en los valles (Cuadro 1). En sólo uno de los seis valles del período 1970-97 el indicador líder no tuvo liderazgo (coincidiendo con el valle del indicador coincidente).
Además, el programa de determinación de puntos de giro del NBER detectó dos picos en el indicador líder que no fueron seguidos por recesión: uno en noviembre de 1971 y otra en mayo de 1992. En ambos casos hubo caída del PIB y del indicador coincidente aunque no de suficiente magnitud como para considerarse recesiones según la aplicación del programa de determinación de puntos de giro al indicador coincidente.
Respecto de los últimos resultados que vienen arrojando estos indicadores5 , el indicador coincidente aumentó 2,7% en febrero de 1998 con respecto al mes anterior (Cuadro 2), mientras que el indicador líder disminuyó 1,1% en el mismo mes (Cuadro 3). El promedio móvil de tres meses de las tasas de variación mensual del indicador coincidente fue positiva en 1,2%, revirtiendo el signo observado en los dos meses anteriores. Por su parte, el promedio móvil de cuatro meses de las tasas de variación mensual del indicador líder fue levemente negativo, como en el mes de enero, aunque menor en valor absoluto (-0,9% y -0,7%, respectivamente) (Cuadro 2 y 3)6 .
Según el sistema de señales de recesión que se explica más adelante, a pesar de los resultados del indicador líder, la economía todavía no se encuentra en ninguna de las fases que sugiera el advenimiento de una recesión próxima, por lo que se considera que continúa el período de expansión de la actividad económica.
(Ver Gráfico 2:Indicadores Coincidente y Lider)
5. Señales de Alerta y Análisis Retrospectivo de la Capacidad Predictiva del Indicador Líder
Para que el indicador líder sea de utilidad en la coyuntura para predecir una futura recesión es necesario interpretarlo a la luz de un sistema de señales que permita discernir cuándo se está en el entorno de una recesión. Se ha diseñado tal sistema para el caso de los datos de Argentina, que tienden a ser más volátiles que los de otros países....
Fuente: Secretaría de Política Económica.
Ministerio de Economía y Finanzas Públicas.
Ver mas en: http://www.mecon.gov.ar/informe/informe24/anexo.htm#g2c
El profundo cambio estructural que experimentó Argentina a comienzos de la década del 90 y la consecuente estabilidad macroeconómica hizo renacer el interés en el análisis y el seguimiento de la economía real. El análisis de las características asociadas al llamado ciclo económico volvió a ubicarse en el centro de la escena económica después de décadas en las cuales la inflación había sido el tema excluyente.
Uno de los métodos para monitorear el ciclo económico es la construcción de indicadores compuestos coincidentes y líderes. Así, el índice líder de Estados Unidos -publicado mensualmente por el Conference Board1 - es una de las estadísticas económicas más observadas en aquel país y ha sido usada durante mucho tiempo como una guía de la futura dirección de la actividad económica.
El objetivo del enfoque de los indicadores cíclicos es anticipar en varios meses la ocurrencia probable de un cambio en la fase del ciclo económico (o sea, el pasaje de una recuperación a una recesión o viceversa) o bien la aceleración o desaceleración de una fase del ciclo de crecimiento (cuando se utiliza la metodología para el análisis de los llamados ciclos de crecimiento)2 . No se trata, vale la aclaración, de una técnica infalible, ya que como puede apreciarse de la evidencia empírica de los países que ya llevan décadas de desarrollo en la materia, es usual la existencia de patrones cíclicos cambiantes, lo que puede llevar a que se produzcan señales prematuras o fallidas, además de tornar necesario el ejercicio de una permanente revisión.
Los ciclos económicos son secuencias recurrentes de fases alternadas de expansión y contracción que involucran a un gran número de diversos procesos económicos y muestran las distintas fluctuaciones que se producen en series amplias de producción, empleo, ingreso, comercio, y todo otro aspecto de la actividad económica agregada. El National Bureau of Economic Research (NBER) de los Estados Unidos ha desarrollado un sistema de indicadores líderes, coincidentes y rezagados a efectos de estimar el estado de los ciclos de actividad en la economía de ese país3 .
Se denominan indicadores líderes a aquellas series que tienden a cambiar de dirección con anterioridad al ciclo económico y por esta razón concentran la mayor parte de la atención. Las series coincidentes son aquellas que miden la actividad económica agregada y que por lo tanto definen el ciclo económico. Los indicadores rezagados tienden a cambiar de dirección más tarde que las series coincidentes. Estas series son usadas para confirmar puntos de giro y advertir que se están llevando a cabo desbalances estructurales en la economía.
2. Por Qué Combinar Indicadores en Indices
La motivación primaria para construir índices compuestos de la actividad económica es la creencia de que no hay una única causa, probada y aceptada, de todos los ciclos observados. Si diferentes recesiones son causadas por diferentes factores, entonces es probable que ningún indicador se desempeñe mejor que los otros en todos los ciclos.
Tampoco existe una sola cadena de síntomas que presagie invariablemente estos desarrollos, sino que hay un número de regularidades frecuentemente observadas que parecen persistir y jugar roles importantes en los ciclos económicos, pero ciertamente no son inmutables. El estudio de la historia económica moderna sugiere que hay cambios sistemáticos en la macrodinámica de corto plazo que pueden estar ligados a cambios de largo plazo en la estructura y las instituciones y en el rol y las políticas del gobierno. ...
...3. Construcción de Indicadores Compuestos
La técnica de los indicadores compuestos, líder, coincidente y retrasado, se inició en el National Bureau of Economic Research (NBER) en la década del 30. Consiste en estudiar un gran número de series mensuales para detectar las que tienen un buen comportamiento cíclico (series cíclicas) y clasificarlas según que sus picos y valles (en general, puntos de giro) tiendan a adelantarse (series líder), a coincidir (series coincidentes) o a retrasarse (series retrasadas) con respecto a las respectivas fechas de un ciclo de referencia que representa la evolución del nivel de actividad económica. Se seleccionan las series que mejor se desempeñan según varios criterios: 1) la consistencia de sus puntos de giro en adelantarse, coincidir o retrasarse en los ciclos históricos, 2) su significatividad económica, 3) su confiabilidad estadística, 4) su disponibilidad rápida al finalizar el mes, 5) su suavidad. Las series que tienen estacionalidad son previamente desestacionalizadas. ...
....4. Aplicación a la Economía Argentina
La aplicación de esta técnica a la economía argentina presenta dificultades debido a: 1) la escasez de series mensuales largas que tengan un buen comportamiento cíclico, 2) la discontinuidad en algunas series que sí lo tienen, 3) los frecuentes cambios de metodología en muchas series, 4) el rezago de publicación de muchas de las series relevantes, 5) la irregularidad de la evolución económica en las últimas décadas (estancamiento en los 80 y brusco cambio de régimen en los 90).
No obstante, se ha podido determinar un número reducido de series coincidentes y líderes que tienen buen desempeño en la satisfacción de los criterios de selección (ver Gráficos de Desempeño Cíclico al final de este Anexo). No habiendo un ciclo de referencia ampliamente reconocido, como lo hay en EE.UU., se ha construido el indicador coincidente con particular cuidado para que sea representativo del nivel de actividad económica.
Debido a la importancia económica del PIB se ha incluido esta serie en el indicador coincidente a pesar de ser trimestral, interpolando linealmente a partir del PIB trimestral ubicado en el último mes del trimestre para obtener datos mensuales. Cuando es necesario, se obtienen datos mensuales del PIB para los meses más recientes utilizando la mejor proyección disponible del PIB del trimestre en curso. Las restantes cinco series utilizadas en el indicador coincidente son:
¨ un índice de producción manufacturera (EMI de INDEC para el último tramo de la serie);
¨ las importaciones totales de bienes en dólares constantes;
¨ un indicador cualitativo de las ventas (Tendencia de la demanda de FIEL);
¨ los despachos de cemento en toneladas;
¨ las ventas de automotores en número de unidades.
Como se aprecia en el Gráfico 1, el indicador coincidente para Argentina tiene gran sincronía con el PIB.
Las series utilizadas en el indicador líder también son seis:
¨ el Indice de la Bolsa de Comercio;
¨ la cotización (sucesivamente) de los bonos GRA y Discount;
¨ el número de nuevas presentaciones a quiebras y concursos preventivos (invertida mediante el cambio de signo);
¨ la diferencia entre la serie de ventas y una serie del nivel de inventarios (también cualitativa: Niveles de stock de FIEL);
¨ el mes de trabajo promedio de los trabajadores en la industria manufacturera medido en horas por hombre (Horas totales trabajadas dividido por Número de trabajadores, ambos de la Encuesta Industrial del INDEC);
¨ la recaudación total del IVA (bruto) en pesos constantes.
En los casos en los que el programa X-12-ARIMA del Bureau of the Census (EE.UU.) detecta la presencia de estacionalidad identificable en las series componentes y evalúa la conveniencia de su desestacionalización, el ajuste correspondiente se realiza con el mismo programa. De las series coincidentes, la única que no tiene estacionalidad identificable es la de ventas. En cambio, de las series líderes sólo se desestacionaliza la de presentaciones a quiebras y concursos preventivos. El fechado de los picos y valles en los indicadores compuestos se determina mediante la aplicación del programa de determinación de puntos de giro del NBER. También se utilizó este programa para evaluar y clasificar las series analizadas.
Las fechas de picos y valles del indicador coincidente se usan para determinar puntualmente los comienzos de las recesiones y de las expansiones, respectivamente. El indicador líder tiene un buen comportamiento general, con un liderazgo promedio de 7,8 meses en los picos y de 3,5 meses en los valles (Cuadro 1). En sólo uno de los seis valles del período 1970-97 el indicador líder no tuvo liderazgo (coincidiendo con el valle del indicador coincidente).
Además, el programa de determinación de puntos de giro del NBER detectó dos picos en el indicador líder que no fueron seguidos por recesión: uno en noviembre de 1971 y otra en mayo de 1992. En ambos casos hubo caída del PIB y del indicador coincidente aunque no de suficiente magnitud como para considerarse recesiones según la aplicación del programa de determinación de puntos de giro al indicador coincidente.
Respecto de los últimos resultados que vienen arrojando estos indicadores5 , el indicador coincidente aumentó 2,7% en febrero de 1998 con respecto al mes anterior (Cuadro 2), mientras que el indicador líder disminuyó 1,1% en el mismo mes (Cuadro 3). El promedio móvil de tres meses de las tasas de variación mensual del indicador coincidente fue positiva en 1,2%, revirtiendo el signo observado en los dos meses anteriores. Por su parte, el promedio móvil de cuatro meses de las tasas de variación mensual del indicador líder fue levemente negativo, como en el mes de enero, aunque menor en valor absoluto (-0,9% y -0,7%, respectivamente) (Cuadro 2 y 3)6 .
Según el sistema de señales de recesión que se explica más adelante, a pesar de los resultados del indicador líder, la economía todavía no se encuentra en ninguna de las fases que sugiera el advenimiento de una recesión próxima, por lo que se considera que continúa el período de expansión de la actividad económica.
(Ver Gráfico 2:Indicadores Coincidente y Lider)
5. Señales de Alerta y Análisis Retrospectivo de la Capacidad Predictiva del Indicador Líder
Para que el indicador líder sea de utilidad en la coyuntura para predecir una futura recesión es necesario interpretarlo a la luz de un sistema de señales que permita discernir cuándo se está en el entorno de una recesión. Se ha diseñado tal sistema para el caso de los datos de Argentina, que tienden a ser más volátiles que los de otros países....
Fuente: Secretaría de Política Económica.
Ministerio de Economía y Finanzas Públicas.
Ver mas en: http://www.mecon.gov.ar/informe/informe24/anexo.htm#g2c
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