Artículos y comentarios sobre la Economía Mexicana
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Los PMI de Mexico

mayo 27th, 2016 | Posted by Jonathan Heath in Coctelería - (0 Comments)

Un PMI[1] es un indicador de difusión[2], que ayuda a anticipar la evolución de la economía en el corto plazo. Consiste en una cuantificación de respuestas cualitativas, de modo que es un indicador muy oportuno que señala en general la dirección que probablemente tomará la actividad económica, tal como posteriormente la describirá el PIB. Se construye mediante una encuesta mensual a los gerentes de compras de empresas manufactureras, que consiste en cinco preguntas muy sencillas. Dado que su oportunidad (típicamente el primer día hábil del mes siguiente) y su frecuencia (mensual) son mayores a las cifras del PIB, se utiliza para evaluar y proyectar el crecimiento de la economía en el muy corto plazo. Por lo mismo, es un indicador que puede influir en el comportamiento de los mercados financieros, incluyendo al de valores.

En México existen tres indicadores PMI: el Indicador IMEF Manufacturero[3], el Indicador de Pedidos Manufacturero del INEGI[4] y el Índice de Gerentes de Compras (IGC) de Markit[5]. Son instrumentos creados para tener una idea de cómo se podría comportar la actividad económica en anticipación a las mediciones más acabadas de la misma, como el Producto Interno Bruto (PIB) o el Indicador Global de Actividad Económica (IGAE). Los medios y muchos analistas siguen la publicación de estos indicadores regularmente y muchos lo consideran para sus decisiones económicas en los mercados y en la economía. Aquí la pregunta es si verdaderamente son instrumentos útiles para anticipar la actividad económica o simplemente otro experimento fallido de los economistas para disipar la incertidumbre del futuro. Específicamente, ¿qué tan bien se correlaciona el PMI con el crecimiento del PIB?

Antecedentes para Estados Unidos y China

Recientemente, Yili Chien y Paul Morris de la Reserva Federal de San Luis se plantearon la misma pregunta para los PMI de las economías de Estados Unidos y China[6]. Ellos calcularon el grado de asociación[7] para medir la efectividad de anticipación del PMI con el PIB. Su conclusión es que el PMI es un buen indicador, aunque no perfecto, de la condición económica actual de ambos países. El estudio de Chien y Morris grafica la relación entre el ISM[8] de Estados Unidos con una frecuencia trimestral y la tasa de crecimiento trimestral del PIB a partir del primer trimestre de 2005. Encuentran una correlación positiva significativa de 0.75 entre ambas que, de acuerdo con ellos, confirma lo encontrado por Evan Koenig en un estudio realizado en 2002[9].

Para un PMI, un valor mayor a 50 sugiere que el sector manufacturero creció respecto al mes anterior, mientras que un nivel inferior a 50 significa que disminuyó[10]. Para el caso específico de Estados Unidos, cuando el ISM tiene un valor superior a 50, la tasa de crecimiento del PIB tiene un valor positivo muchas más veces que negativo. Estudios econométricos indican que cuando el valor es de 42 o menor, la economía entra en una fase de recesión. Al existir una correlación positiva de 0.75 entre el ISM y la tasa de crecimiento del PIB de Estados Unidos, el valor oportuno del ISM ofrece una señal adelantada del crecimiento económico.

En seguida, Chien y Morris realizan el mismo cálculo para el caso de China, dado el interés que ofrece su economía al ser “causante de la actual debilidad económica mundial”. Encuentran que el PMI chino[11] y su PIB también guardan una relación robusta, al tener un coeficiente de correlación de 0.73. Sin embargo, un valor de 50 para el PMI de China no es indicativo de una tasa de crecimiento cercana a cero para el PIB, ya que China ha experimentado una tasa de expansión muy elevada en los últimos 25 años.

Chien y Morris señalan que el PIB de China es más sensible a los cambios en su PMI que en el de Estados Unidos, ya que un aumento de 50 a 55 puede incrementar la tasa de crecimiento de 5 a más de 15 por ciento. En Estados Unidos, un cambio similar no afectaría al PIB en esa magnitud. En la muestra examinada, en la mayoría del periodo el PMI de Estados Unidos es mayor al de China, sin embargo, la tasa de crecimiento del PIB de Estados Unidos siempre es menor. Los autores concluyen que es resultado de que ambos países se encuentran en diferentes etapas de desarrollo. China no solamente crece mucho más que Estados Unidos en promedio, sino que además su tasa es mucho más volátil, lo que da un rango mayor de tasas de crecimiento que corresponden a un rango más acotado del PMI.

Así pues, los autores concluyen con base en estos resultados que los PMI son buenos indicadores, aunque no perfectos, de la condición económica actual de un país.

Aplicación a México

En México existen tres PMI, que básicamente pretenden medir lo mismo. El primero fue elaborado por el IMEF a partir de 2005 y se llama el Indicador IMEF Manufacturero[12]. Su elaboración, metodología y marco conceptual son idénticos a los del ISM de Estados Unidos, mediante muestras muy parecidas. En el caso del IMEF, la mayoría de los encuestados son ejecutivos de finanzas y socios de la institución, mientras que en el caso del ISM, los encuestados son gerentes de compras o de abastecimiento y socios de la institución. En ambos casos las muestras son entre 350 y 400 empresas. El indicador desestacionalizada[13] se da a conocer en dos formas: sin ajustar y ajustada por tamaño de empresa, incluyendo en cada caso la tendencia-ciclo. El IMEF da a conocer sus resultados mediante un boletín técnico mensual que, en adición a las cifras, incluye un análisis de la coyuntura.

El segundo PMI mexicano lo construye el INEGI en colaboración con el Banco de México y aunque es similar al ISM, se elabora mediante una encuesta mucho más grande, basada en información derivada de los censos económicos[14]. El INEGI aplica una ponderación distinta a las cinco preguntas como lo hacía el ISM hace algunos años atrás. En este caso, por el tamaño de su muestra, el INEGI elabora siete índices adicionales que representan una desagregación del sector manufacturero. La información se divulga en varias formas, aunque los datos se pueden consultar en el Banco de información Económica (BIE) en su página de Internet.

Finalmente, el tercer PMI lo calcula una consultoría internacional, Markit, que construye índices similares para más de 30 países y que vende a instituciones financieras. La muestra utilizada consiste en más de 300 empresas manufactureras, estratificado por grupo de la Clasificación Industrial Estándar con base en la aportación industrial al PIB mexicano. A diferencia del IPM de INEGI y del Indicador IMEF, solo considera tres posibles respuestas y no publica a detalle su metodología. Sus datos son desestacionalizados[15] pero no existen series de tendencia-ciclo. Los datos históricos no están disponibles al público, sino solo mediante una suscripción pagada o por medio de una terminal de Bloomberg.

Para ver qué tan buenos son los PMI de México realizamos el cálculo de coeficientes de correlación en línea con la metodología utilizada por la Reserva Federal de San Luis. Por el lado de los PMI usamos siete distintas series: cuatro del IMEF (las series ajustadas por estacionalidad y las de tendencia-ciclo, ajustadas y sin ajustar por tamaño de empresa), dos del INEGI (la serie ajustada por estacionalidad para la totalidad del sector manufacturero y la tendencia-ciclo) y una de Markit (ajustada por estacionalidad). Primero calculamos los coeficientes de correlación con las series de producción manufacturera, de actividades secundarias y del Indicador Global de Actividad Económica (IGAE) con frecuencia mensual y después para los mismos indicadores, incluyendo el PIB, con frecuencia trimestral.[16]

Resultados Mensuales

Los resultados a partir de series mensuales fueron en general muy pobres para las series ajustadas por estacionalidad. La mejor correlación del Indicador IMEF fue 0.44 entre la serie ajustada por tamaño de empresa y el IGAE, mientras que la mejor del IPM del INEGI fue de 0.41 también con el IGAE. En ambos casos se encontraron que las correlaciones mejoraban marginalmente entre más agregado fuera el indicador de actividad económica, es decir, los coeficientes más bajos fueron para la producción manufacturera y la las más elevadas fueron para el IGAE total. En el caso del IGC de Markit, todas las correlaciones resultaron negativas y muy cercanas a cero.

Sin embargo, cuando se calcularon las correlaciones a partir de las series de tendencia se encontró una mejoría notable. La correlación entre las tendencias del Indicador IMEF sin ajustar por tamaño de empresa y el IGAE fue de 0.77 (gráfica 1), mientras que la del IPM del INEGI con el IGAE fue de 0.68. Dado que Markit no proporciona series de tendencia-ciclo, no se realizaron los cálculos correspondientes.

 

Gráfica 1: Tendencia-ciclo del Indicador IMEF Manufacturero y el IGAE

 

La primera conclusión es que, a nivel de datos mensuales, los PMI mexicanos no son tan buenos para anticipar la actividad económica en general, pero sí para marcar la tendencia-ciclo. En particular, el mejor PMI mensual es la tendencia-ciclo del Indicador IMEF Manufacturero (sin ajustar por tamaño de empresa), que funciona muy bien para anticipar la tendencia-ciclo del IGAE. La correlación de éste último es, incluso, superior a la del ISM Manufacturero de Estados Unidos del estudio de Chien y Morris. Los resultados de todas las correlaciones mensuales se muestran en el cuadro1 a continuación:

 

Cuadro 1: Coeficientes de correlación de series mensuales

Coeficientes de correlación Mensual
Manufactura Actividades secundarias IGAE
IMEF Sin ajustar por tamaño 0.2710 0.2981 0.3856
IMEF Ajustada por tamaño 0.2854 0.3205 0.4393
IMEF Tendencia-ciclo sin ajustar 0.6226 0.7141 0.7675
IMEF Tendencia-ciclo ajustada 0.5502 0.6205 0.6573
IPM 0.3550 0.3884 0.4118
IPM Tendencia-ciclo 0.6094 0.6471 0.6849
Markit -0.0402 -0.1512 -0.0358

 

 

Resultados Trimestrales

El estudio de Chien y Morris utiliza datos de frecuencia trimestral para poder calcular la correlación con el PIB. Para obtener resultados comparables con su estudio, convertimos todas las series de los distintos PMI a una frecuencia trimestral mediante promedios de cada periodo. Al trimestralizar los datos, se tiene la ventaja de suavizar las variaciones más elevadas de las series mensuales. Intuitivamente, si las series mensuales de tendencia tuvieron mejores correlaciones que las series normales, deberíamos esperar mejor resultados con las series trimestrales, que en ambos casos se obtienen una varianza menor. De nuevo, calculamos los coeficientes de correlación de todos los PMI de series ajustadas por estacionalidad y de tendencia-ciclo con las series de producción manufacturera, de actividades secundarias y del IGAE, en adición al PIB.

En prácticamente todos los casos, sí obtuvimos mejores resultados. Al igual que con las series mensuales, se obtuvieron mejores correlaciones entre más agregada fuera la serie, es decir, de producción manufacturera al IGAE y también, con las series de tendencia. De la misma manera, el Indicador IMEF registró mejor correlación que el IPM del INEGI, aunque ambos PMI obtuvieron correlaciones satisfactorias. De nuevo, el IGC de Markit obtuvo muy mal resultados, entre correlaciones negativas y coeficientes muy cercanos a cero.

Se pueden observar los resultados de las correlaciones con las series trimestrales ajustadas por estacionalidad en el cuadro 2 a continuación:

Cuadro 2: Coeficientes de correlación de series trimestrales ajustadas por estacionalidad

Coeficientes de correlación Trimestral
Manufactura Actividades secundarias IGAE
IMEF Sin ajustar por tamaño empresa 0.6398 0.7576 0.8101
IMEF Ajustada por tamaño empresa 0.6485 0.7218 0.7721
IPM 0.6380 0.7072 0.7324
Markit -0.2042 -0.0814 0.2257

 

La mejor correlación que se encontró fue entre el Indicador IMEF Manufacturero sin ajustar por tamaño de empresa y el IGAE, de 0.81, seguida por el IPM del INEGI de 0.77, ambos resultados muy buenos. En cambio, el IGC de Markit tuvo una correlación de 0.23 con el IGAE, lo que nos dice que no hay realmente una relación entre el nivel del indicador y la actividad económica. Incluso, con las series de producción manufactura y de actividades secundarias, las correlaciones fueron negativas.

Los resultados de los cálculos de las series trimestrales de tendencia-ciclo se pueden ver en el cuadro 3 a continuación:

 

Cuadro 3: Coeficientes de correlación de series trimestrales de tendencia-ciclo

Coeficientes de correlación Tendencia-ciclo Trimestral
Manufactura Actividades secundarias IGAE
IMEF Tendencia-ciclo sin ajustar por tamaño empresa 0.7174 0.7904 0.8642
IMEF Tendencia-ciclo ajustada por tamaño empresa 0.6542 0.6927 0.7393
IPM Tendencia-ciclo 0.7456 0.6963 0.6798

 

Con las series de tendencia-ciclo se obtuvo la mejor correlación de todas las pruebas, un coeficiente de 0.86 entre el Indicador IMEF Manufacturero sin ajustar por tamaño de empresa y el IGAE (ver gráfica 2). Al mismo tiempo, se observa una correlación elevada de 0.79 del mismo indicador con las actividades secundarias. En este caso, el IPM del INEGI obtuvo su mejor correlación, de 0.75, con la producción manufacturera y contrario a las demás pruebas, la correlación disminuye con una mayor agregación. No se realizaron los cálculos correspondientes con el IGC de Markit al no contar con series de tendencia-ciclo.

 

Gráfica 2 – Tendencia trimestral del Indicador IMEF versus crecimiento trimestral
de la tendencia del IGAE

En el eje vertical se mide el crecimiento trimestral de la serie tendencia-ciclo del IGAE, mientras que en el eje horizontal se mide la tendencia-ciclo del Indicador IMEF Manufacturero. El periodo bajo cuestión es de 2006-I a 2016-I.

 

Finalmente, se calcularon las correlaciones de los PMI con el PIB. La mejor relación se encontró entre el Indicador IMEF sin ajustar por tamaño de empresa y el PIB mediante una correlación de 0.81, comparada con el IPM del INEGI de 0.70. Curiosamente, las correlaciones fueron menores con las series de tendencia-ciclo, de 0.76 para el Indicador IMEF y de 0.67 para el IPM del INEGI. La correlación entre el IGC de Markit y el PIB fue de 0.23, lo que nos dice que el PMI de Markit es francamente malo, es decir, no funciona para lo que fue diseñado.

Los resultados de las correlaciones con el PIB se reproducen en el cuadro 4 a continuación:

Cuadro 4: Coeficientes de correlación con el PIB

Coeficientes de correlación PIB
Ajustada por

estacionalidad

Tendencia-

ciclo

IMEF Sin ajustar por tamaño empresa 0.8079
IMEF Ajustada por tamaño empresa 0.7646
IMEF Tendencia-ciclo sin ajustar por tamaño empresa 0.7589
IMEF Tendencia-ciclo ajustada por tamaño empresa 0.6040
IPM 0.6961
IPM Tendencia-ciclo 0.6665
Markit 0.2300

 

En cada caso se aplicaron ejercicios de regresión lineal para obtener la relación entre ambas variables. En los dos casos con mejores resultados, la tasa de crecimiento trimestral del IGAE y la tasa trimestral de la tendencia-ciclo del IGAE, se obtuvieron coeficientes similares de 0.33, que significa en términos generales cada punto adicional del Indicador IMEF sugiere una mejoría de 0.33 puntos porcentuales del IGAE. No obstante, hay que tener cuidado en aplicar esta relación, ya que los índices de difusión no fueron diseñados para tal propósito.

El Indicador IMEF No Manufacturero

El Institute of Supply Management (ISM) de Estados Unidos no solamente produce su PMI manufacturero sino, además mediante la misma metodología, tiene un indicador para el sector no manufacturero. En el caso de México, el IMEF hace lo mismo, pero desafortunadamente ni el INEGI, Markit o alguna otra institución hacen lo mismo. No obstante, vale la pena preguntar si el Indicador IMEF No Manufacturero tiene las mismas capacidades de anticipar la trayectoria de las actividades terciarias, el IGAE y el PIB. Por lo mismo, realizamos los mismos cálculos para este indicador.

Los resultados obtenidos no fueron muy diferentes del Indicador Manufacturero. Aunque no necesariamente se encontraron mejores resultados a mayor nivel de agregación, lo demás estuvo en línea con los PMI: en cuanto a los datos mensuales no se encontraron tan buenos coeficientes para las series normales pero buenos resultados con las series de tendencia; y finalmente, mejores resultados con el IGAE que con el PIB. La mejor correlación de todas se obtuvo entre las series de tendencia-ciclo del Indicador IMEF No Manufacturero sin ajustar por tamaño de empresa y las actividades terciarias, de 0.82.

Los resultados de las correlaciones del Indicador IMEF No Manufacturero con las series mensuales, trimestrales y de tendencia se reproducen en el cuadro 5 a continuación:

Cuadro 5: Coeficientes de correlación del Indicador IMEF No Manufacturero

Coeficientes de correlación Mensuales Trimestrales Tendencia-ciclo trimestral PIB
Actividades terciarias IGAE Actividades terciarias IGAE Actividades terciarias IGAE Ajustada

estacionalidad

Tendencia-ciclo
IMEF Sin ajustar por tamaño 0.3687 0.3705 0.7234 0.7445 0.7240
IMEF Ajustada por tamaño 0.3132 0.3058 0.7322 0.7410 0.7030
IMEF Tendencia-ciclo sin ajustar 0.7482 0.7445 0.8199 0.8179 0.6806
IMEF Tendencia-ciclo ajustada 0.7016 0.7173 0.7806 0.7990 0.6514

 

Conclusiones

En el estudio de Chien y Morris de la Reserva Federal de San Luis, se marcó que coeficientes de correlación de 0.75 para Estados Unidos y 0.73 para China eran parámetros que llegaban a la conclusión de que los PMI en cada país respectivamente eran buenos indicadores, aunque no perfectos, para anticipar la trayectoria del PIB. Aplicando la misma metodología y el mismo criterio para los tres PMI que existen para México, podemos concluir que el Indicador IMEF y el IPM del INEGI son buenos indicadores, aunque no perfectos, e incluso ligeramente mejores que sus contrapartes de Estados Unidos y China, mientras que el IGC de Markit falla en su intento de ser relevante para el propósito por lo cual fue construido.[17]

En términos generales, aunque no siempre, los PMI de México funcionan mejor para anticipar la trayectoria de indicadores de actividad económica a nivel más agregado, mientras que también funcionan mejor mediante tendencias que con series normales. También es notorio que funcionan mejor con series trimestrales que con las mensuales. No obstante, hay excepciones. Aunque los PMI del IMEF y del INEGI funcionan bien, en el margen el Indicador IMEF parece ser el mejor para el caso de México. El mejor de todos, es la tendencia-ciclo del Indicador IMEF Manufacturero como indicador para anticipar la trayectoria de la tendencia-ciclo del IGAE trimestral, con un coeficiente de correlación de 0.86.

Como complemento, el Indicador IMEF No Manufacturero es muy buen indicador para anticipar las actividades terciarias y el IGAE. En particular, la tendencia-ciclo de este indicador funciona mejor para predecir la tendencia-ciclo de las actividades terciarias. En general, el Indicador IMEF es el mejor PMI manufacturero de México para anticipar el IGAE total, mientras que el No Manufacturero funciona muy bien para las actividades terciarias. Resulta interesante que el Indicador IMEF tenga tan buenos resultados comparado con su similar del INEGI, siendo que la muestra del INEGI es muchísimo más grande y su presupuesto es sumamente mayor.

[1] PMI viene del inglés “Purchasing Managers’ Index” y existe para la mayoría de los países desarrollados y varios en desarrollo.

[2] Véase el capítulo 9 “Indicadores de Difusión” del libro “Lo que Indican los Indicadores”, publicado por el INEGI en http://www3.inegi.org.mx/sistemas/biblioteca/ficha.aspx?upc=702825003406

[3] El Instituto Mexicano de Ejecutivos de Finanzas (IMEF) es una asociación civil sin fines de lucro con más de 1,500 altos directivos financieros de empresas mexicanas como socios: www.imef.org.mx

[4] Se elabora mediante información recolectada en la Encuesta Mensual de Opinión Empresarial (EMOE) en colaboración con el Banco de México. Se puede consultar en: http://www3.inegi.org.mx/sistemas/biblioteca/ficha.aspx?upc=702825003894

[5] Markit es una empresa consultora global que prevé servicios de información financiera. Calcula PMI para más de 30 países: www.markit.com/Product/PMI.

[6] Chien & Morris (2016), “PMI and GDP: Do they correlate for the United States? For China?”, Economic Synopses, 2016 Number 6, Federal Reserve Bank of St. Louis, https://research.stlouisfed.org.

[7] Tomado de la estadística, los economistas y otras profesiones llaman a esto “correlación”. Toma un valor entre 1.0 y -1.0, que cuando toma el valor de 1 indica que el grado de asociación es perfecta, cuando es 0 no existe asociación alguna y cuando toma valor de -1 la asociación es perfectamente inversa. En este caso, se busca un valor positivo cercana a 1.

[8] El PMI de Estados Unidos es publicado por el Institute for Supply Management (ISM) desde 1948 y se conoce como el Indicador ISM. Se puede consultar en el www.instituteforsupplymanagement.org

[9] Koenig, Evan F. “Using the Purchasing Managers’ Index to Assess the Economy’s Strength and the Likely Direction of Monetary Policy.” Federal Reserve Bank of Dallas Economic and Financial Policy Review, 2002, 1(6), en http://dallasfed.org/assets/documents/research/efpr/v01_n06_a01.pdf.

[10] Ver Domínguez, Lorena (2005), “Índices de Difusión: una aplicación práctica a México”, Universidad Panamericana, Escuela de Economía, México, D.F.

[11] El PMI de China lo calcula la “Federación China de Logística y Compras”. Se puede consultar en el Buro Nacional de Estadísticas de China en: http://www.stats.gov.cn/english/PressRelease/201602/t20160201_1314222.html.

[12] Ver Jonathan Heath y Lorena Domínguez (2004), “Marco Conceptual y Metodológico del Indicador del Entorno Empresarial Mexicano IMEF, en http://www.iieem.org.mx/Marco_conceptual_y_metodologico.pdf.

[13] El modelo de series de tiempo que se utiliza para la desestacionalización y el cálculo de la tendencia-ciclo lo realiza el INEGI para el IMEF.

[14] La muestra asciende a 2,070 empresas de más de 100 personas ocupadas a nivel nacional.

[15] Aparentemente, aplica un modelo de ajustes estacionales ad-hoc, que no necesita una serie de por lo menos cinco años para estudiar el patrón estacional, como sí lo exige los modelos de ARIMA X-12 que utiliza el IMEF y el INEGI.

[16] En el caso del Indicador IMEF y el IPM de INEGI se utilizaron las series de 2006 a 2015, mientras que para Markit de abril de 2011 hasta fin de 2015 (Markit inicia el cálculo del IGC para México a partir de esa fecha). Todas las series son ajustadas por estacionalidad, tanto de frecuencia mensual como trimestral.

[17] Parte de la explicación de los malos resultados del indicador de Markit puede ser que solo cuenta con observaciones a partir de mediados de 2011 a la fecha, que es un periodo en que no se ha presentado una recesión.

Si tomamos la Encuesta Mensual de Expectativas del IMEF como base, resulta que las expectativas para el crecimiento económico de 2016 son las más bajas de los últimos siete años. Con dieciocho meses de anticipación (antes de conocer el primer cálculo del PIB del año por parte del INEGI), el consenso de la Encuesta era 3.2 por ciento, expectativa que se ha revisado consistentemente a la baja y que con nueve meses de anticipación se ubica en 2.3 por ciento. Ni un solo año de la Encuesta reflejaba el pesimismo que vemos ahora para este año. Entre errores de política económica del gobierno en los años anteriores y un entorno externo nada favorable para el actual, los economistas que participan en la Encuesta (30) anticipan menos crecimiento económico que años anteriores (con periodos de anticipación comparables). La misma SHCP anunció el viernes pasado una revisión a la baja de cuatro puntos decimales de su rango mediático para el PIB para 2016 (a 2.2 – 3.2 por ciento).

El pasado viernes 20 de mayo, el INEGI dio a conocer el cálculo tradicional del PIB para el primer trimestre del año, mientras que el lunes 23 divulgó los crecimientos para el comercio (ventas al por menor) y los servicios de marzo. Aunque todavía falta conocer la inversión fija bruta y el consumo privado de marzo y el desglose del PIB por el lado del gasto para el trimestre, ya podemos decir que tenemos una muy buena idea del comportamiento del primer trimestre del año. Realmente ¿vamos tan mal?

Los datos del PIB confirman en términos generales lo que anticipábamos: en cuanto a las actividades secundarias, la producción manufacturera básicamente estancada, exportaciones no petroleras a la baja y una industria de la construcción que como que quiere mejorar pero todavía no se decide plenamente; en cuanto a las actividades terciarias, una expansión interesante, que sugiere que se mantiene el dinamismo del consumo de los hogares, a pesar de que el motor tradicional de crecimiento (las exportaciones no petroleras) se encuentra apagada.

No obstante, la tasa del PIB del primer trimestre de 0.82 por ciento (3.33 por ciento anualizada) sorprendió al alza. De hecho, si los demás trimestres del año se comportan como el primero, alcanzaríamos el techo del rango mediático de la SHCP de 3.2 por ciento. Entonces, ¿por qué se mantiene el consenso de alrededor de 2.3 por ciento para el año? Lo que está implícito en las proyecciones de la mayoría de los analistas es que el crecimiento promedio de los siguientes tres trimestres sea ligeramente menor a la mitad de lo que se presentó en el primero. Con una perspectiva cada vez más débil para Estados Unidos, la mayoría ve un entorno negativo para las exportaciones, lo cual va a repercutir tarde o temprano en una desaceleración en el consumo privado. ¿Será?

Por lo pronto, los primeros indicadores que tenemos de abril señalan que el consumo se mantiene firme sin demostrar signos de una desaceleración. La tasa de desempleo urbano fue la más baja desde mayo de 2008. Las ventas de automóviles nuevos se mantienen alrededor de 20 por ciento anual desde hace ya 16 meses consecutivos, algo no visto desde el año 2000. Las ventas reales a tiendas totales de la ANTAD de abril fue la segunda más elevada desde noviembre de 2011, mientras que el segmento de tiendas departamentales (como Coppel, Liverpool y Palacio de Hierro) registraron una tasa real de 29 por ciento anual en abril. El crédito al consumo (en todas sus vertientes) crece cerca de 9 por ciento en términos reales. Tendremos que ver signos de desaceleración muy pronto, ya que de lo contrario los analistas tendrán que empezar a revisar al alza sus expectativas.

No obstante, se avecinan unos meses que pudieran ser turbulentos. Después de que el tipo de cambio mostró una tendencia a la baja por unos meses, se registró de nuevo el nerviosismo en las últimas semanas. Primero, las posibilidades crecientes de que Trump sea el siguiente presidente de Estados Unidos; segundo, la debilidad persistente de su economía; y tercero, parece ser más probable que la Reserva Federal aumente su tasa de política monetaria en el corto plazo. Esto ha llevado a un mayor número de apuestas en contra del peso y si el Banco de México se queda mirando, pudiera ser que el tipo de cambio registrara un nuevo máximo, encaminado a romper el umbral psicológico de los 20 pesos por dólar.

Esto significa que, aunque el consumo se mantenga y la economía interna mejora, va permanecer el ambiente pesimista que vemos reflejado en las encuestas de confianza tanto del consumidor como del empresario.

El pasado viernes 13 de mayo, el INEGI dio a conocer los resultados de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) en su entrega trimestral. Los datos que reporta para el primer trimestre son muy interesantes. Sin embargo, antes de comentar cifras, permítame mi queja tradicional sobre lo mal escrito que está el boletín de prensa. Todos sabemos que el indicador más significante de este informe es la tasa de desempleo. No hubo ni un solo medio que reportó alguna otra tasa primero, pues es obvio su importancia. Pero si leen ustedes el boletín, encontrarán que ni siquiera se menciona en la primera página. Habla primero de la población económicamente activa y de la población ocupada, cifras irrelevantes (en términos relativos) ante el interés del público. Nunca he entendido, no entiendo y no entenderé por qué el INEGI insiste en esta manipulación tan tonta. En fin…

De entrada, hay muy buenas noticias, pues la tasa de desempleo abierto nacional bajó a 4.21 por ciento, la más baja para un trimestre desde el tercero de 2008, es decir, desde la gran recesión de 2008-2009. También, la tasa de subempleo, que contabiliza las personas que no han logrado encontrar un trabajo de tiempo completo, bajó a 8.02 por ciento, que es una de las tasas más bajas observadas en los últimos seis años. Finalmente, la tasa de desempleo disfrazado, que contempla los desempleados inactivos (que forman parte de la población económicamente no activa, pero disponibles para trabajar), disminuyó a 16.49 por ciento de la PENA, también una de las tasas más bajas observadas en estos años. Lo que todavía no reporta el INEGI (aunque los datos allí están) es la brecha laboral, que es la suma de estas tres categorías como porcentaje de la fuerza laboral potencial.

En octubre de 2013, la Conferencia Internacional de Estadísticos de Trabajo adoptó formalmente las definiciones de fuerza laboral potencial (FLP) y brecha laboral. La primera es la suma a la fuerza laboral tradicional (la población económicamente activa) a los desempleados no activos (desempleo disfrazado), que se utiliza como denominador. Si expresamos el desempleo abierto, el subempleo y el desempleo disfrazado como porcentaje de la FLP, resulta que el desempleo tradicional es 3.6 por ciento (en vez de 4.0), el subempleo es 6.8 (en vez de 8.0) y el desempleo disfrazado es 10.2 (en vez de 16.5). Disminuyen las tres tasas ya que el denominador es más amplio, pero nos permite sumar las tres tasas para obtener la brecha laboral, que en el primer trimestre de 2016 disminuye a 20.7 por ciento, la más baja desde el último trimestre de 2008. Como quien dice, el panorama laboral regresa finalmente a niveles observados antes de iniciar la gran recesión.

La otra noticia interesante que sale de la ENOE, pero que tampoco lo reporte el INEGI explícitamente, es el ingreso promedio de los empleados y la masa salarial. Para construir estos indicadores tenemos que buscar en las partes más ocultas de la encuesta, ya que no se reporta en el Banco de Información Económica (BIE). Hay que buscar “encuestas en hogares” en el tabulador de “fuente/proyecto”, para buscar los “indicadores estratégicos” en la ENOE. Allí se tiene que descargar el archivo del primer trimestre de 2016 y ver los datos de “horas trabajadas a la semana” (renglón 252) y “ingresos por hora trabajada” (renglón 255) para obtener los ingresos por semana promedio del trimestre. Lo podemos deflactar por el INPC para obtener los datos en términos reales. Encontramos que el ingreso promedio real aumentó 0.7 por ciento respecto al trimestre anterior y 1.7 por ciento respecto al mismo trimestre del año anterior.

Si vemos ahora el empleo remunerado (renglón 46 menos renglón 52), encontramos que aumentó 0.9 por ciento respecto al trimestre anterior y 2.3 por ciento en un año. Ahora, si multiplicamos el empleo remunerado por el ingreso promedio real, obtenemos la masa salarial real, posiblemente el indicador más relevante que tiene el INEGI sobre ingresos. Resulta que creció 1.6 por ciento respecto al último trimestre de 2015 y 4.1 por ciento respecto al primero del mismo año. Hemos buscado explicaciones para entender porqué el consumo de las familias aumentó el año pasado después de varios años de estancamiento. En 2013 la masa salarial real solo creció 0.5 por ciento y en 2014 disminuyó 4.1 por ciento, mientras que en 2015 aumentó 4.1 por ciento. Aunque todavía estamos por debajo de los niveles alcanzados en 2007, hubo una recuperación importante el año pasado, que se mantiene en el primer trimestre de 2016.

Ante la racha de tantas malas noticias, por lo menos algo refrescante.

Publicado en Reforma el 28 de septiembre de 1999

 

La revista Euromoney sorprendió a todos la semana pasada al otorgarle a José Angel Gurría el premio del Secretario de Finanzas del año.  Más que otorgarle a México un reconocimiento, reveló su ignorancia sobre la operación política actual de nuestro país.

Debemos admitir que el Presidente Ernesto Zedillo es realmente diferente a todos los presidentes que hemos tenido a lo largo de nuestra historia.  Para empezar, es el único que nunca hizo nada para llegar a ser Presidente.  No es miembro de la familia revolucionaria, como la gran mayoría de los presidentes que han surgido después de la Revolución.  No cumple con los requisitos que hace tiempo delineó el politólogo norteamericano Peter Smith en su libro “Los Laberintos del Poder”.  La mayoría de los analistas políticos dirían que ni siquiera es político.

Precisamente de esto último nace el odio y falta de comprensión de muchos politólogos hacia el Presidente.  Tratan de entenderlo desde la óptica de un político y a través de la teoría política.  Sin embargo, la lógica de Ernesto Zedillo no es la de un político, sino más bien la de un economista.  Es en este sentido que podríamos decir que Zedillo como Presidente es buen economista, más no un buen político.  Por lo mismo, es más fácil que un economista entienda al Presidente y las acciones que ha realizado a través del sexenio, que los politólogos tradicionales que han dedicado años a analizar las figuras presidenciales y el presidencialismo en México.

A muchos le queda claro que al Presidente no le gusta la política política y le fascina la política económica.  Resulta fácil imaginarnos un día en Los Pinos con Ernesto Zedillo y varios miembros de su Gabinete haciendo antesala.  El primero pasa y le empieza a explicar el problema de Chiapas y la necesidad de resolver el conflicto cuanto antes.  Zedillo lo interrumpe y le dice que lo vea con Roberto Albores.  Pasa el segundo y le trata de explicar la gravedad de la huelga de la UNAM y el daño que pudiera terminar por ocasionar.  Igual lo interrumpe y le dice que es asunto del Consejo Universitario.

Así pasa con uno y otro hasta que le toca turno a José Angel Gurría.  Inmediatamente le dice que cierre la puerta y empieza a remangarse la camisa.  Desaparece su gesto de aburrimiento y sonríe.  Antes de permitirle la palabra a Gurría empieza a explicarle algunos nuevos aspectos de la política macroeconómica.  Al llegar al tema de la política cambiaria, pide que los acompañe Guillermo Ortiz para que juntos le expliquen a Gurría lo que van hacer.

La fama de José Angel Gurría proviene de su habilidad de negociador inclusive antes de la crisis financiera de 1982.  El fue quien viajó por todo el mundo contratando deuda en el transcurso del sexenio de López Portillo.  Posteriormente participó en todas las renegociaciones, que fueron como cinco en la década de los ochenta.  Su buen desempeño lo colocó como Subsecretario de Hacienda en un puesto creado especialmente para él.  Finalmente, Zedillo lo pone como Secretario de Hacienda pensando que haría muy buen papel negociando con la Cámara de Diputados ya dominada por la oposición.

Sin embargo, tenemos que reconocer que como economista Gurría no está en las mismas ligas que Ernesto Zedillo o Guillermo Ortiz.  Precisamente, Zedillo nombra a Ortiz Gobernador del Banco de México porque sale sobrando en Hacienda.  Dicen por ahí que Zedillo escribió partes enteras del Pronafide de su puño y letra.  En cambio, poner a Ortiz en el Banco de México hacía mucho sentido ya que así Zedillo podría confiarle toda la autonomía necesaria pues sabía que es un buen economista que piensa igual que él.  Al final de cuentas, ¿qué haría Zedillo si no se ocupara de la política económica?  Es su pasión, lo que realmente sabe bien y lo que le gusta hacer.

Es con esta misma lógica que podemos entender la política económica del gobierno.  Zedillo llegó al poder sumergido en una gran crisis económica que le restó todo margen de maniobra.  Tuvo que emprender maniobras totalmente impopulares para sacar al país de una gran recesión lo más rápido posible.  Ya que lo logró, por más cosas buenas que llegara hacer, ni con milagros podría restablecer el poder adquisitivo que los mexicanos tuvimos antes de 1995.  De allí su frustración y su obsesión por evitar una nueva crisis económica en el año 2000.

Con toda la lógica de un buen economista, Zedillo se sentó a analizar todas las crisis anteriores y a hacer una lista de todas sus causas.  De allí en adelante se puso a diseñar políticas para evitar cada punto en su lista.  Difícilmente podemos pensar en alguna acción de política económica que haya realizado el Presidente sin consultar su lista.  Es tanta su obsesión por evitar la crisis, que podríamos apostar que primero estaría dispuesto a que perdiera el PRI antes de permitir un descalabro económico.

Sus críticos han señalado que su estrategia se ha limitado al ámbito económico y que no le ha dado el peso suficiente a lo político.  Puede ser cierto, pero de nuevo hay que recordar que su lógica es de economista y por lo mismo, tiende a subestimar los peligros políticos.

¿Es sana esta obsesión?  Hasta cierto punto habría que admitir que sí.  Por primera vez en 30 años parece que vamos a terminar el sexenio sin desequilibrios macroeconómicos y el próximo Presidente, sea quien sea, va poder iniciar su sexenio con el pie derecho.  Difícilmente podríamos estar en esta situación sin que Ernesto Zedillo hubiera estado algo menos que obsesionado con el tema.

La parte negativa es que existen demasiados problemas políticos sin resolver.  Nuestras instituciones políticas se encuentran en un estado sumamente frágil, justo cuando nos enfrentamos a las elecciones más significativas casi de todo el siglo.  Resulta difícil argumentar que no ha faltado liderazgo político en un momento clave.  Sin embargo, si pudiéramos elegir de nuevo al Presidente para 1995, a la luz de todo lo que ha pasado, Zedillo sería un excelente candidato con todo y lo que no pudo hacer.

La situación macroeconómica del país está en una situación envidiable para afrontar los riesgos del año entrante.  Esto es justamente lo que pretende reconocer la revista Euromoney.  Sin embargo, se equivocaron al otorgárselo a José Angel Gurría.  El receptor del premio de Ministro de Finanzas del año es Ernesto Zedillo.

Este lunes, el INEGI divulgó la inflación mensual de abril de -0.32 por ciento. Los medios reportaron que fue la primera caída en los precios al consumidor tras 10 meses consecutivos de alzas. Incluso, varios lo reportaron como el primer mes de “alivio” en los precios. La razón fundamental de la tasa negativa fue, tal como lo señala el boletín de prensa, “resultado de la entrada en vigor del esquema de tarifas eléctricas de temporada cálida en varias ciudades del país”. En otras palabras, fue producto del patrón estacional de los precios.

Dependiendo de la temperatura promedio de cada ciudad a lo largo del año, la CFE aplica subsidios diferenciados a las tarifas eléctricas por periodos de cinco a siete meses en diferentes ciudades del país. Este programa arrancó en 2003 con una disminución en las tarifas a partir de mayo hasta noviembre y posteriormente se amplió en 2010 para que el esquema arrancara en abril para algunas regiones y concluyera en octubre. Por lo mismo, en abril y mayo casi siempre tenemos tasas mensuales negativas en la inflación, mientras que en octubre y noviembre tasas más elevadas, que reflejan el esquema de subsidios de las tarifas eléctricas.

Existe un patrón estacional muy definida en la inflación. Mayo seguido de abril son los meses de menor inflación en el año, mientras que noviembre seguido de octubre son los más elevados, dada la ponderación de las tarifas eléctricas en el INPC. Septiembre (por las colegiaturas), diciembre (por los aguinaldos) y enero (por el arranque del año) son meses con tasas de inflación típicamente por arriba del promedio. Junio y julio (meses de verano) normalmente tienen tasas por debajo del promedio. Hay años donde el patrón estacional explica casi en su totalidad el comportamiento de los precios a lo largo de los meses, mientras que habrá algunas excepciones. Por ejemplo, el año pasado tuvimos por primera vez en la historia una tasa negativa en enero, producto de reducciones en precios administrados por el gobierno y una tasa excepcionalmente elevada en marzo para terminar con un primer trimestre totalmente atípico. Pero, aun así, el comportamiento durante el resto del año respondió muy de cerca al patrón estacional promedio observado en años anteriores.

El INEGI ha hecho un esfuerzo extraordinario a través de las últimas dos décadas en educarnos en torno a la estacionalidad de los indicadores económicos. Prácticamente todas las variables que reporta cada mes tienen ajustes estacionales, o como dice INEGI están “desestacionalizadas” (palabra que no existe en español). Pero curiosamente, la inflación es casi el único indicador que no tiene este ajuste. Por lo mismo, el INEGI siempre pone una gráfica en el boletín de precios que muestra la tasa mensual del mes que se reporta comparado con el mismo de los últimos diez años. Es una forma implícita de reportar la estacionalidad.

Por ejemplo, sabemos que la tasa reportada para abril de -0.32 por ciento fue negativa por éste patrón. Si calculamos el factor estacional de abril de 2010 a 2015, resulta que es -0.634 multiplicado por la tasa promedio del año. Esto significa que la tasa ajustada por estacionalidad de abril sería alrededor de 0.50 por ciento (en un cálculo simplista). Visto así, la inflación de abril se antoja elevada.

¿Por qué no se reporta la inflación ajustada por estacionalidad? Como referencia, prácticamente todos los países sí lo hacen, siendo México una de las raras excepciones. Aparentemente, la razón viene desde hace mucho tiempo cuando el Banco de México se encargaba del cálculo del INPC. Algún abogado (que claramente no sabía nada de economía) dijo que el Banco no podría reportar el índice ajustado porque se usaba en muchos contratos legales para fijar incrementos en precios, como en rentas, la determinación del UDI y otras cosas semejantes. Parece realmente un razonamiento bastante limitado, ya que lo único que se tendría que hacer es especificar que la fijación se hace mediante la serie original del INPC, mientras que la ajustada es para fines analíticos.

Sin duda alguna, el Banco de México tiene sus series de inflación ajustadas por estacionalidad para uso interno. Distinguir entre la estacionalidad y todos los demás factores que determinan los precios es de primera importancia para el seguimiento adecuado de la inflación. Ya es tiempo que el INEGI empiece a reportar tasas ajustadas por estacionalidad y la tendencia-ciclo de los precios, tal como la hace para casi todos los indicadores que reportan mensualmente. Sería bueno que mostrara su autonomía.

El Indicador IMEF es de la familia de indicadores de “difusión”, instrumento creado para tener una idea de cómo se podría comportar la actividad económica en anticipación a los datos duros de las mediciones más acabadas de la misma, como el Producto Interno Bruto (PIB) o el Indicador Global de Actividad Económica (IGAE). Los medios y analistas siguen la publicación del Indicador IMEF regularmente y muchos lo consideran para sus decisiones económicas en los mercados y en la economía. Aquí la pregunta es si verdaderamente es un instrumento útil para anticipar la actividad económica o simplemente otro experimento fallido de los economistas para disipar la incertidumbre del futuro.

Ante una duda similar, el Banco de la Reserva Federal de San Luis en Estados Unidos realizó un estudio con indicadores similares para su país y para China. Estos indicadores, llamados índices de pedidos manufactureros, existen para la mayoría de los países desarrollados y muchos en desarrollo y se les conoce como PMI’s. El estudio calcula el grado de asociación (correlación) para medir la efectividad de anticipación del ISM Manufacturero (que es el PMI más conocido de Estados Unidos) y el PMI de la Federación China de logística y Compras, con las tasas de crecimiento del PIB de cada país. Los coeficientes de correlación son de 0.75 y 0.73 para Estados Unidos y China, respectivamente, con lo que llega a la conclusión de que los PMI’s son buenos indicadores (aunque no perfectos) para anticipar la dirección de la actividad económica de un país.

Aunque las correlaciones para ambos países son similares, se encontró que por lo general el valor de ISM es mayor al PMI de China, pero las tasas de crecimiento de China son siempre mayores y presentan mayor volatilidad a las de Estados Unidos. El estudio concluye que es porque ambos países se encuentran en diferentes etapas de desarrollo, aunque también subraya el hecho de que el valor del PMI marca la tendencia del crecimiento, más no su valor.

Realizamos un estudio similar para el caso de México, que pronto aparecerá publicada en la Revista Ejecutivos de Finanzas. Posteriormente se extendió el estudio para incluir otros PMI’s del país y algunos aspectos adicionales, que aparecerá en la revista digital del Observatorio Económico de la UAM Azcapotzalco. Lo más importante es que llegamos no solo a encontrar conclusiones similares, sino que incluso correlaciones mayores para el caso del Indicador IMEF.

Para dicho estudio se utilizó el nivel del Indicador IMEF Manufacturero de enero 2005 a marzo de 2016, para calcular las correlaciones con las tasas de crecimiento del IGAE total, el de las actividades secundarias y el manufacturero. Se encontró que, a mayor nivel de agregación, mayor es la correlación. Para hacer el estudio comparable con la de la Reserva Federal, se convirtieron todos los datos a una frecuencia trimestral. Se encontró que la correlación entre el Indicador IMEF y el IGAE total es 0.81, incluso mayor a los coeficientes obtenidos para los casos de Estados Unidos y China. Dado que los índices de difusión marcan tendencias y no tasas exactas, se repitieron los cálculos para las tendencias de todas las series. Aquí se encontró una correlación todavía mayor de 0.86.

En cada caso se aplicaron ejercicios de regresión lineal para obtener una idea de la relación entre ambas variables. En los casos con mejores resultados (la tasa de crecimiento del IGAE y el Indicador IMEF, mediante series ajustadas por estacionalidad y las de tendencia-ciclo), se obtuvieron coeficientes similares de 0.33. ¿Esto qué significa? Que, en términos generales, si el Indicador IMEF aumenta un punto, la tasa de crecimiento del IGAE aumentará alrededor de 0.33 por ciento. No obstante, hay que tener cuidado con esta regla de aproximación, ya que los indicadores de difusión no están diseñados para medir tasas de crecimiento, sino solo para marcar tendencias. En otras palabras, entre mayor sea el nivel del Indicador, aumenta la probabilidad de mayor crecimiento en la actividad del PIB, pero sin poder precisar cuánto más. Podemos pensar en la relación de 0.33 puntos porcentuales, pero se debe considerar una aproximación muy burda, lejos de establecer una relación formal.

La conclusión es muy importante para el Indicador y más todavía para sus usuarios: el Indicador IMEF Manufacturero es un buen indicador para anticipar el rumbo de la tendencia de la actividad económica, aunque no perfecto, mientras que su capacidad “predictiva” es un tanto mejor que indicadores similares que se utilizan para lo mismo en Estados Unidos y China.

El INEGI dio a conocer el crecimiento económico de febrero, mediante el Indicador Global de la Actividad Económica (IGAE) y las cifras del comercio exterior de marzo. Con esta información empezamos a tener una mejor idea de lo que podría ser el crecimiento del primer trimestre de este año, en cara a la noticia de la estimación oportuna del PIB que dará a conocer el INEGI este viernes. No obstante, este trimestre resulta complicado por los efectos de calendario; en febrero hubo un día laboral adicional por el año bisiesto, mientras que en marzo hubo menos días por la Semana Santa. Esto significa que cualquier análisis de las tasas de crecimiento a partir de las series originales (sin corregir por efectos de calendario ni ajustar por estacionalidad) va resultar difícil de interpretar.

Por ejemplo, la tasa anual del IGAE de febrero fue 4.1 por ciento, un brinco significativo respecto a la de enero de 2.2 por ciento. Sin embargo, al corregir la serie por efectos de calendario e incorporar ajustes estacionales, la tasa anual de febrero fue 2.8 por ciento, ligeramente por debajo de la de enero de 2.9 por ciento. Lo que pasa es que al tener 20 días hábiles este año en vez de 19, aumenta el tiempo de trabajo en 5.3 por ciento. Sí aumentó la producción de febrero respecto al año pasado, pero solo porque hubo más días y no por mayor producción diaria.

La Semana Santa (jueves y viernes santos) fue 24 y 25 de marzo este año, mientras que el lunes 21 fue día de asueto por el natalicio de Benito Juárez. El año pasado, jueves y viernes santos fueron 2 y 3 de abril. Si comparamos marzo de este año con el mismo mes del año anterior, algunos establecimientos (por ejemplo, turismo) van a tener mayor crecimiento (por más días vacacionales), mientras que otros (fábricas, oficinas, etc.) tendrán menos. No obstante, en el agregado, estaremos comparando menos días hábiles este año con más del año anterior, por lo que es un hecho de que habrá una tasa anual negativa para el IGAE en marzo y una tasa menor a 2 por ciento para el trimestre. Por todas estas complicaciones se recomienda descartar el análisis del crecimiento mediante las series originales. En Estados Unidos se utiliza una sola serie (corregida y ajustada) para el cálculo de tasas mensuales, trimestrales y anuales.

Entonces, ¿qué podemos esperar para el trimestre haciendo a un lado todo el ruido de los efectos de calendario? Lo que ya sabemos es que enero fue un muy buen mes, con buenas tasas en minería y construcción, que permitieron un avance de 0.7 por ciento en las actividades secundarias (el mejor mes desde 2012), combinado con un desempeño regular de 0.3 por ciento en las terciarias. Al final, el IGAE avanzó 0.6 por ciento respecto al mes anterior. Febrero fue menos favorable en las secundarias, pero mejor en las terciarias, para un avance de 0.2 por ciento.

Los datos de comercio exterior para marzo no fueron buenos ni para las exportaciones (que se debe reflejar en la manufactura), ni para las importaciones (que marca el paso de la demanda agregada, que a su vez determina en parte las actividades terciarias). Por lo mismo, supongamos que el IGAE de marzo tenga un avance entre un intervalo de -0.2 y 0.3 por ciento. El escenario pesimista (-0.2 por ciento) nos da una tasa anual para el mes de 3.0 por ciento, la mejor que podemos observar desde noviembre 2012. Se traduce en un despeño de 0.8 por ciento para el trimestre y 2.9 por ciento a tasa anual. El escenario optimista (0.3 por ciento) significaría una tasa anual para marzo de 3.5 por ciento y 0.9 por ciento para el trimestre, que sería 3.1 por ciento respecto al primer trimestre de 2015.  En otras palabras, ya importa muy poco el desempeño de marzo en sí, ya que cualquier tasa del supuesto intervalo (y suponiendo que no hay revisiones de las tasas de meses anteriores) nos va decir que el primer trimestre de 2016 tuvo el mejor desempeño para la actividad económica desde el último trimestre de 2012.

Tomen nota de la diferencia en el análisis de la actividad económica a partir de series originales versus series corregidas y ajustadas debidamente. El que se va con la finta de usar series originales llegará a la conclusión de que el primer trimestre de 2016 fue el peor desde el segundo de 2014, mientras el que utiliza las series correctas verá que fue el mejor en lo que va el sexenio. Por lo mismo, he argumentado una y otra vez que el INEGI debería basar sus boletines de prensa solo en series corregidas y ajustadas y remitir las series originales al Banco de Información Económica (BIE).

Veremos el viernes.

La medición del poder adquisitivo es un trabajo complejo y muchas veces no muy bien comprendido. El Índice Nacional de Precios al Consumidor (INPC) mide la inflación de una canasta representativa de una familia promedio a nivel nacional, con base a las ponderaciones que salen de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH). Sin embargo, los precios son distintos para cada familia según sus gustos y preferencias, sus ingresos y su lugar de residencia. Por lo mismo, para muchos la tasa reportada resulta distinta a su propia percepción e incluso, causa cierta sospecha de la medición misma.

Hace tiempo, el Banco de México agrupó 80 productos genéricos para conformar una canasta básica, con la idea de medir más de cerca el poder adquisitivo de la mayor parte de la población. Sin embargo, la conformación de esta canasta siempre fue muy cuestionado, ya que hay una cantidad significativa de bienes de primera necesidad que están excluidos, mientras que incluye bienes superfluos, que difícilmente se pueden considerar “básicos”. El ejemplo más absurdo es que incluye gasolina, tanto de bajo como de alto octanaje, reproductores de video y cerveza, mientras que excluye jitomate, cebolla, limón, chiles de todo tipo, pan dulce y pollo y no contiene ni un solo producto de la categoría de ropa, calzado y accesorios. Las contradicciones e inconsistencias de su conformación hacen llegar a la conclusión de que no tiene fin analítico ni uso propio. De hecho, es un indicador que se debería descontinuar.

Afortunadamente, Coneval nunca ha considerado la canasta básica como representativa de algo y en su lugar conformó su propia canasta llamada “alimentaria”, que lo utiliza para evaluar el bienestar mínimo. Al examinar su contenido, encontramos que está conformado como por la mitad de los productos y resulta ser mucho más realista y representativo. En adición a ésta, Coneval también estableció una canasta no alimentaria, que en conjunto con la primera es utilizada para evaluar la línea de bienestar que define uno de los parámetros en la evaluación multidimensional de la pobreza. Estos índices son los que debería divulgar el INEGI es su página en vez de el de la canasta básica.

Es un ejercicio obligatorio comparar la evolución de los índices conformados por el Coneval con el INPC. De entrada, en prácticamente todos los años la inflación general es menor al incremento en el costo de la canasta alimentaria y de la de bienestar. Si analizamos el incremento acumulado de los últimos siete años, el INPC ha aumentado 29.4 por ciento, la canasta de bienestar 35.2 por ciento y la alimentaria 45.7 por ciento. Esto significa que, si una persona ha recibido incrementos en su salario equivalentes al INPC desde 2009 a la fecha, tiene hoy -11.2 por ciento menos poder adquisitivo en términos de la canasta alimentaria y -4.3 por ciento menos en términos de la canasta de bienestar.

Resulta interesante 2015, ya que fue una de las raras excepciones. En el año en que la inflación registró su famoso mínimo histórico de 2.13 por ciento, tanto el incremento anual de la canasta alimentaria como la de bienestar fueron menores (1.8 y 1.6 por ciento, respectivamente). Esto significa que después de observar un deterioro en los niveles de ingreso de las familias de menores ingresos por muchos años, es posible que, por primera vez en mucho tiempo, en 2015 veremos una recuperación (aunque marginal). Esto nos hace pensar que cuando Coneval divulga la medición de pobreza para 2015, pudiéramos esperar una reducción (aunque pequeña) en sus números.

Si examinamos la evolución de la pobreza en los últimos años, encontramos una mejoría continua en la disminución de las carencias de derechos sociales, pero un empeoramiento en términos de la población con ingreso menor a la línea de bienestar. Esta da pie a una reducción en los vulnerables por carencia social y en la pobreza extrema, pero un aumento en los vulnerables por ingreso y en los pobres moderados.

Esta discusión es muy relevante en estos momentos en que se discute la posibilidad de aumentar el salario mínimo y de adecuar su política. En el pasado, se ha incrementado el mínimo en función de la inflación medido por el INPC, por lo que se ha observado un deterioro continuo en su poder adquisitivo en términos de adquirir la canasta alimentaria. Esto significa que no solo es necesario elevar el salario para que sea el mínimo necesario para comprar la canasta alimentaria, sino que de aquí en adelante se debería adoptar como la referencia para fijar los aumentos anuales.

El Fondo Monetario Internacional publica sus perspectivas de la economía mundial (World Economic Oultlook) en abril y octubre de cada año y una actualización cada tres meses. La institución acaba de divulgar la última edición en la cual revisa a la baja (otra vez) su perspectiva para el crecimiento mundial a 3.2 por ciento, apenas un punto decimal más del estimado para el año pasado. Salvo China y Europa emergente, revisa hacia la baja la expectativa para prácticamente todos los países del mundo: Señala que la probabilidad de que se materialice su escenario central ha disminuido, mientras que aumenta la posibilidad de mayor estancamiento con brechas de producto negativas en más países.

Como era de esperar, revisa a la baja el crecimiento esperado de México por -0.4 puntos porcentuales para 2016, respecto a lo que tenía en octubre, y -0.5 puntos para 2017. Por tanto, ahora la perspectiva es que vamos a crecer 2.4 por ciento este año y 2.6 por ciento en 2017, pero con un marcado riesgo a la baja. Para redondear el marco macroeconómico, ve la inflación en 2.9 y 3.0 por ciento al final de 2016 y 2017, respectivamente, el déficit de la cuenta corriente en 2.6 por ciento para ambos años y la tasa de desempleo en 4.0 y 3.9 por ciento para los dos años.

El crecimiento proyectado para nuestro país es una gran desilusión, en especial porque el gobierno prometió que a estas alturas del sexenio estaríamos creciendo alrededor de 5 por ciento en un escenario en el cual se aprobaran todas las reformas estructurales. No obstante, el crecimiento se ubica a la mitad de lo dicho y cada vez se ve más probable de que terminemos el sexenio sin conocer ni siquiera el 3 por ciento en el último año. Pero nadie esperaba un entorno externo tan complicado, estancamiento en muchos países y precios de los commodities por los suelos.

Ahora nos dicen que 2.5 por ciento resulta muy bueno, ya que estamos creciendo por arriba de casi toda América Latina. ¿Será cierto? Queda muy claro que estamos mucho mejor que los tres países más grandes de América del Sur: Argentina, Brasil y Venezuela. Los tres tienen proyectado una tasa negativa para 2016 y peor aún, con inflaciones elevadas (el FMI ahora estima la inflación de Venezuela en 1,642.8 por ciento para 2017 y 4,505 para 2021). No obstante, si nos comparamos con los 32 países de América Latina y el Caribe, resulta que hay igual número de países de la región que van a crecer por arriba de México que por debajo. Por ejemplo, se espera que Bolivia, Costa Rica, Dominica, la República Dominicana, Granada, Guatemala, Guyana, Honduras, Nicaragua, Panamá, Perú y San Kitts y Nevis van a crecer todos 3.0 por ciento o más este año. Mientras que Argentina, Brasil, Ecuador, Surinam, Trinidad y Tobago y Venezuela esperan tasas negativas, Antigua y Barbuda, Bahamas, Chile, Santa Lucia y Uruguay tiene la expectativa de crecer 2.0 por ciento o menos. Los otros ocho países van a crecer a tasas similares a México. En otras palabras, si no ponderamos los países por el tamaño de su economía, estamos muy cerca de la media (y la mediana) para la región.

En materia de inflación, estamos mejor que la media, pero aun así hay 14 países cuya proyección para el promedio del año está por debajo del 2.9 por ciento que estima el FMI para 2016. Venezuela tiene proyectado la inflación más elevada del mundo en este momento. Argentina, Haití y Surinam son los únicos países con una tasa de dos dígitos, mientras que Brasil y Uruguay están muy cerca de unirse con ellos.

En términos del déficit de la cuenta corriente, México se ubica justo en la media (ponderada) de la región, pero muy por debajo de la mediana (no ponderada). Hay 22 países con déficit externo como proporción del PIB mayor a la de México. San Vicente tiene el mayor déficit (-21.3), seguido por San Kitts y Nevis (18.4), Dominica (16.6) y Granada (12.2), todos países caribeños muy pequeños. Bolivia (8.3), Colombia (6.0), Perú (3.9) y Uruguay (3.9) son de los países medianos con mayor déficit, mientras que Venezuela registra 6.6 por ciento del PIB. Guatemala tiene el déficit más pequeño de la región (0.7), mientras que Argentina (1.7), República Dominicana (1.7) y Paraguay (1.2) le siguen.

Es una lectura interesante para el iniciado, ya que el análisis del FMI siempre es profundo y meditado. Vale la pena entender como nos comparamos con los demás. En especial, se recomienda repasar los riesgos que enfrentamos todos. Sin embargo, para los no iniciados o simplemente no tan interesados, basta con leer el título: “demasiado lento por demasiado tiempo”.

El pasado viernes, 1 de abril, la SHCP divulgó el documento conocido como “Pre-Criterios”, que ofrece un diagnóstico adelantado a los Criterios Generales de Política Económica (CGPE), que el gobierno enviará al Congreso en septiembre junto con el presupuesto de 2017 para su aprobación. El escrito ofrece una actualización de la visión del gobierno para 2016 y un preámbulo a lo que piensa presentar para 2017. Dado que el entorno externo presenta ahora menor dinamismo a lo anticipado hace seis meses, el ejercicio ofrece una explicación más detallado de sus implicaciones.

En los CGPE de 2016, el gobierno presentó un rango para el crecimiento de este año de 2.6 a 3.6 por ciento. No obstante, la utilización de un intervalo es para el consumo mediático, ya que para la programación financiera se necesita un estimado puntual. Hace seis meses, la SHCP tomó el punto medio del intervalo (3.1 por ciento), mientras que ahora propone utilizar la parte inferior (2.6 por ciento). Esto significa que, aunque no ha modificado su estimación mediática, incorpora una revisión a la baja de medio punto porcentual en la expectativa para el año. El número es marginalmente más optimista que el consenso actual de los analistas de mercado (2.4 por ciento) y muy cercano al crecimiento observado el año pasado.

A pesar de anticipar un avance del PIB en 2016 prácticamente igual al de 2015, se espera una composición distinta. El componente más dinámico el año pasado fueron las exportaciones, que a pesar de la caída en el volumen de exportación de petróleo, presentó una tasa de 9.0 por ciento como resultado de la depreciación cambiaria. Este año SHCP anticipa una tasa de 4.4 por ciento ante un menor dinamismo externo y una reducción adicional en la exportación petrolera. La compensación proviene de un avance marginal mayor (0.1 por ciento) en tanto el consumo (3.1 por ciento) como la inversión (3.9 por ciento). Resulta interesante observar que, al referirse al año pasado, se presenta el desglose para ambos componentes entre privado y público, pero no para la expectativa del año. Dado que habrá un recorte en el gasto público, podemos esperar que esto significa que la SHCP espera todavía un mejor desempeño en el consumo privado y en la inversión privada, que crecieron 3.2 y 6.3 por ciento, respectivamente, en 2015. De aquí se deriva que anticipa una mejoría en la recaudación no petrolera de un punto porcentual del PIB.

Para 2017, la SHCP ofrece un rango mediático para el crecimiento económico de 2.6 a 3.6 por ciento (igual que 2016), aunque para efectos de la programación plantea utilizar 3.0 por ciento, una tasa ligeramente por debajo del punto medio del intervalo. Cuando la SHCP prepara su documento, esta proyección estaba en línea con la expectativa del mercado. Sin embargo, las últimas encuestas muestran revisiones a la baja hacia una tasa de 2.8 por ciento. Para llegar a la tasa de 3.0 por ciento, SHCP estima crecimientos en las exportaciones de 5.5 por ciento y en el consumo y la inversión de 3.3 y 4.3 por ciento, respectivamente.

Para cerrar el marco macroeconómico 2016-2017, el gobierno anticipa un tipo de cambio para el cierre de 2016 en 17.5 pesos y para el cierre de 2017 en 17.0 pesos. El déficit de la cuenta corriente quedará relativamente elevado, en 3.1 y 2.9 por ciento del PIB en 2016 y 2017, respectivamente. No obstante, piensa que las entradas de inversión extranjera directa en ambos años serán suficientes para su financiamiento. Plantea tasas de inflación totalmente en línea con el objetivo de Banxico (3.0 por ciento) para ambos años y tasas de CETES a un mes de 4.3 y 5.3 por ciento, respectivamente. Esto último se puede interpretar como que anticipa que la tasa de política monetaria de Banxico terminará este año en 4.25 por ciento y 2017 en 5.25 por ciento.

¿Es un escenario creíble? ¿Lo podemos utilizar para la planeación de las empresas? En principio si, ya que los números no son tan distintos al consenso (mediana) actual de mercado. Incluso, hay corredurías que anticipan más crecimiento; Nomura espera 2.8 por ciento para 2016, mientras que Scotiabank piensa en una tasa de 3.5 por ciento para 2017. Las proyecciones del tipo de cambio para fin de año para 2016 van de 16.80 (Santander) hasta 18.50 (JP Morgan) y para fin de 2017 de 16.00 (CIBanco) hasta 18.60 (BAML). Nadie puede predecir el futuro, simplemente tenemos que estar conscientes de los riesgos y pendientes de las actualizaciones.

¿Los riesgos son más hacia la baja o hacia el alza? Por lo pronto, pensaría que a la baja, pero el tiempo dirá.