Artículos y comentarios sobre la Economía Mexicana
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Sorprendió el INEGI el pasado 31 de enero cuando reveló su estimado oportuno del PIB para 2016 de 2.3 por ciento. Por ejemplo, el consenso de la Encuesta Mensual de Expectativas del IMEF de 30 economistas estaba en 2.0 por ciento en enero y sólo cuatro (los más optimistas) anticipaban 2.2 por ciento. El más pesimista esperaba 1.7 por ciento. La Encuesta Quincenal de Expectativas de Citibanamex de 20 de enero mostraba un consenso de 2.1 por ciento, igual con cuatro instituciones financieras optimistas que anticipaban 2.2 por ciento y una que esperaba tan solo 1.7 por ciento. Bancomer, por ejemplo, pensaba que el crecimiento sería 1.8 por ciento. Incluso, en la última encuesta del 21 de febrero, todavía 9 de 22 instituciones financieras esperaban que la tasa sería menor al estimado de 2.3 por ciento (cinco anticipaban 2.1 por ciento).

Sin embargo, cuando el INEGI reportó ya el cálculo tradicional el pasado 22 de febrero confirmó que el crecimiento de 2016 fue 2.3 por ciento. No hubo revisiones significativas para los crecimientos reportados en los primeros tres trimestres (que suele suceder), sino simplemente fue porque el cuarto trimestre cerró mucho mejor que lo esperado. Aunque el crecimiento de 0.7 por ciento no fue tan bueno como el 1.1 por ciento del tercero, las cifras mensuales del IGAE sugieren que los tres últimos meses del año tuvieron mejor promedio. Aunque no tendremos el desglose del PIB por el lado del gasto para el último trimestre hasta el 21 de marzo, podemos aventurar que el consumo de los hogares se mantuvo, mientras que hubo una mejoría en el desempeño de las exportaciones.

La mejoría en las exportaciones en el cuarto trimestre fue fundamentalmente mediante las no petroleras. En los primeros tres trimestres del año, tuvimos un déficit acumulado en el balance de exportaciones no petroleras de 3,474 millones de dólares (md), un promedio de 1,158 por trimestre. Sin embargo, en el cuarto trimestre hubo un superávit de 3,162 md, resultado de una mejoría de 5,335 md en las exportaciones. Esta mejoría no esperada ayudó a que el déficit de la cuenta corriente cerrara el año en 27,858 md, casi 5 mmd por debajo del consenso. Si este resultado lo combinamos con el hecho de que el PIB nominal creció también mucho más que lo anticipado (8.7 por ciento), resulta que el déficit cerró el año en 2.7 por ciento del PIB, bastante mejor a lo esperado (entre 3.0 y 3.1 por ciento del PIB).

Esta mejoría de último momento es importante, ya que las exportaciones no petroleras han sido el motor principal de crecimiento del país de los últimos veinte años. El tipo de cambio se ajustó alrededor de 60 por ciento en cuestión de dos años, sin que las exportaciones pudieran crecer en forma importante. En otras épocas en que hemos visto un ajuste cambiario de tal magnitud (incluso hasta menos), hemos visto un auge en las exportaciones. Aparentemente estamos viendo el principio de la recuperación, que pudiera ser el factor que nos salve de una recesión. No obstante, habría que estar atentos al desenvolvimiento de la economía en este primer trimestre, ya que indicadores oportunos como el Indicador IMEF apuntan hacia una desaceleración significativa. Hoy, miércoles, sale los datos de febrero; en especial, hay que observar los subíndices de nuevos pedidos, que mostraron caídas tanto en el Manufacturero como el No Manufacturero en enero.

Hubo algo curioso en cuanto el 2.3 por ciento del PIB del año pasado. Dado que 2016 fue año bisiesto hubo un día adicional, que aportó valor agregado al PIB. La diferencia fue 0.248 por ciento, es decir, sin el día extra el PIB hubiera crecido tan solo 2.05 por ciento. Para muchos, fue una diferencia muy grande que no se explica. Sin embargo, uno entre 365 días del año equivale a 0.27 por ciento, o bien, uno entre 260 días hábiles es igual a 0.38 por ciento. Con esto podemos concluir que fue un día gratis que aportó al crecimiento en el año, pero no fue tan productivo, ya que estuvo por debajo del promedio diario. Queda claro que las autoridades no van hablar del crecimiento del PIB corregido por los efectos de calendario, ya que no conviene referirse a una tasa menor. Sin embargo, el año entrante el crecimiento del PIB será menor ya que estamos contemplando un día menos. Ya verán que entonces sí estarán hablando de la importancia de la tasa corregida.

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.

Este artículo apareció en la Sección de Negocios del Periódico Reforma en mi Columna Pulso Económico, sin embargo, por equivocación editorial apareció con el titulo equivocado “Dilapidando Prestigio”, que no tiene nada que ver con el articulo.
Cada quien tiene sus pequeñas obsesiones y en algunos casos, no tan pequeñas. En mi caso, una es el cálculo, uso e interpretación de las tasas de crecimiento de los indicadores económicos. Existen muchas formas de calcular tasas, mediante distintas variantes de cada serie de tiempo. Cada una tiene implicaciones diferentes y en muchos casos, el análisis conduce a conclusiones contradictorias, opuestas o por lo menos confusas. Pero al final de cuentas, el problema de fondo es que la mayoría de los reporteros, analistas y comentaristas tratan el tema con demasiada ligereza; no le dan la importancia suficiente a la tasa en sí. El resultado, en la mayoría de los casos, es que atribuyen un fenómeno a un factor equivocado.
A través del tiempo, he escrito aquí y en muchos otros lugares sobre el tema. En este espacio, mi columna del 12 de marzo de este año versó sobre el tema de la estacionalidad, mientras que el 13 de abril fue sobre el efecto de Semana Santa. Para el interesado en estos temas, pueden leer estos artículos en mi página (www.jonathanheath,net), o bien, en el acervo histórico del periódico. Ahora, vuelvo a insistir en el tema, pero enfocado exclusivamente en los efectos de calendario. En México, la Semana Santa es la estrella de estos efectos, de la cual muchos ya están muy conscientes. Sin embargo, aun cuando lo mencionan en su escrito, terminan por confundir factores ajenos con lo que realmente sucedió.
Pero estos efectos influyen mucho más allá de la Semana Santa. Basta ejemplificar con tres meses en 2013 cuando comparamos las tasas anuales de las series originales del IGAE con las mismas derivadas de las series corregidas por efectos calendario. En febrero, la tasa anual de la serie original fue 0.4 por ciento, pero ya corregida fue 1.9 por ciento; en junio, la primera fue -0.4 por ciento, mientras que la segunda fue 0.5 por ciento; finalmente, en diciembre la original fue 1.1 por ciento y la corregida 0.4 por ciento. Si no tomamos en cuenta las diferencias de calendario, el análisis de las tasas anuales puede derivarse en conclusiones muy distintas a la realidad.
¿Cuáles son los efectos de calendario? Los factores estacionales son eventos que ocurren con regularidad cada año y que hacen que el crecimiento de un mes no se pueda comparar con otro, por ejemplo, la Navidad o el Buen Fin, el pago del aguinaldo o las vacaciones de verano, o bien, el comienzo (o fin) de la temporada de subsidios en las tarifas eléctricas en ciudades con temperaturas extremas. En otras palabras, son factores regulares que siempre ocurren en las mismas fechas dentro de un año calendario. En cambio, los efectos de calendario son eventos irregulares, es decir, que no se repitan en las mismas fechas, pero que igual pueden causar distorsiones en la lectura de las tasas de crecimiento. La Semana Santa puede ser al comienzo o al final de abril, pero cada de vez en cuando también se celebra en marzo. Los días laborales de un mes a otro pueden cambiar simplemente porque un mes empieza en sábado y otro en lunes. Ciertos días de asueto ocurren en un momento dado en miércoles y en otros años en jueves o viernes, lo que implica un puente que se aprovecha para vacacionar.
Por ejemplo, las ventas que reporta ANTAD pueden variar significativamente de un mes a otro simplemente por el hecho de tener un fin de semana más (o menos). Una empresa que trabaja cinco días a la semana puede tener 20 días hábiles en un mes y 22 en el siguiente. Este simple hecho le da la oportunidad de producir 10 por ciento más. En el extremo, es como si comparamos el crecimiento de algo en un periodo de cinco semanas contra otro de cuatro; siempre habrá crecimiento positivo.
Cuando se calculan los factores estacionales para ajustar una serie por estacionalidad, primero se tiene que “corregir” por efectos de calendario. En Estados Unidos, Canadá y muchos otros países, no utilizan las series originales (sin corregir o sin ajustar), sino reportan una sola serie para cada indicador ya corregido por efectos de calendario y ajustado por estacionalidad. Si se requiere calcular una tasa anual, al igual con las mensuales, se hace a partir de esta única serie. De esta forma se asegura no tener un sesgo que complica el análisis. Incluso, utilizan la misma serie para el cálculo de la tasa promedio de cada año. En cambio, el INEGI en aras de transparencia, reporta tres series distintas para cada indicador: la original, la corregida por efectos de calendario y la ajustada por estacionalidad. Aquí lo único que logra el Instituto es confundir más al público.

Todos los indicadores económicos (o series de tiempo) consisten de cuatro componentes: tendencia, ciclo, estacionalidad y ruido y/o factor aleatorio. Para un buen análisis del cambio de un periodo a otro, es importante entender el papel de cada elemento, ya que de lo contrario podemos atribuirlo a factores equivocados y errar en la trayectoria a futuro. Para el estudio de corto plazo, es decir, para entender las variaciones dentro de un año, distinguir los patrones estacionales es esencial, ya que muchas veces el sube o baja de un indicador se explica mediante estos patrones. De no contar con ajustes estacionales, nos limitamos a estudiar las tasas anuales, que no permiten ver el comportamiento en el margen.

La incursión del INEGI en las estadísticas de corto plazo es relativamente reciente. Prácticamente no existían indicadores económicos de alta frecuencia anteriores a los ochenta, mientras que la mayoría empezaron a surgir en los noventa. Aun así no fue hasta mucho más tarde cuando el INEGI empezó a publicar cifras desestacionalizadas. Sin embargo, ya tenemos más de un década que el INEGI calcula los ajustes para casi todos sus indicadores.

Desde un inicio, el INEGI mostraba escepticismo y suma cautela en entorno a cómo las interpretaría el público. Había mucha confusión y manejo amañado de su presentación. Si el dato desestacionalizado era mejor, se mencionaba primero para tratar de influir en las notas de prensa. Los medios también se volvieron mañosos, enfatizando la tasa que más impacto podría tener (casi siempre negativa).

A pesar del paso de los años, los boletines de prensa del INEGI siguen siendo confusos. Cada vez que mencionan una tasa respecto al periodo inmediato anterior, dicen que es a partir de series desestacionalizadas y cada referencia a una tasa anual, hacen explícito que es con base a la serie original. En momentos explican la tasa acumulada o la tasa ajustada por efectos calendario. Dado que Estados Unidos anualiza muchas de sus tasas, los analistas tienen que hablar de otra tasa que no reporta el INEGI. Al final de cuentas, si uno hace un compendio de todas las notas que salen en los medios a partir de un solo boletín, se fácil hacer un ensayo sobre las imprecisiones, los errores y las confusiones. En la televisión dicen que mejoro, en el radio que empeoró, en un periódico confunden el nivel con la tasa y en otro le dicen rango a un porcentaje.

¿Cómo lo hacen en otros países? Es interesante meterse a las páginas del BEA (Estados Unidos) o StatCan (Canadá) para ver cómo reportan las cifras. Después de meternos al BIE (Banco de Información Económica) del INEGI para ver los datos del PIB (donde encontré múltiples series y tasas), me fue primero a la página del BEA. Lo primero que sobresale es que no existen allí series originales del PIB (sin ajustar por estacionalidad). Hay una sola serie del PIB trimestral desestacionalizada, compatible con otra serie anual (donde las cifras anuales son los promedios de los cuatro trimestres) y una sola tasa de crecimiento, que es respecto al periodo inmediato anterior y anualizada. Si alguien quiere sacar una tasa año sobre año (como las nuestras), se calcula a partir de la serie desestacionalizada. Igual, las cifras del año son promedios de las trimestrales.

Después me fui a la página de Statistics Canada, donde igual no hay mención de una serie original del PIB. Esta la serie desestacionalizada y dos tasas de crecimiento: respecto al periodo inmediato anterior (pero sin anualizar) y año sobre año (pero a partir de las cifras ajustadas por estacionalidad. También revisé una página de la OCDE y encontré solo tasas de crecimiento trimestrales sin mención de series originales.

La primera lección para el INEGI es que debería dejar de publicar las series originales de los indicadores y presentar una sola, ajustada por estacionalidad. Todas las tasas que se quieran calcular (anuales, trimestrales, acumuladas, anualizadas, etc.), se harán a partir de una sola serie, tal y como lo hacen nuestros socios comerciales de América del Norte. En sus boletines de prensa deberían dejar de mencionar cada rato que los datos son originales o ajustados y en su lugar colocar una nota de pie de página que diga discretamente que todas las series del INEGI son ajustadas por estacionalidad. Para los iniciados, se podría poner una sección especial en el BIE para las series originales, pero aparte, alejado de los medios.

Empecemos a simplificar para evitar más confusiones.