Artículos y comentarios sobre la Economía Mexicana
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Abril 4th, 2017 | Posted by Jonathan Heath in Pulso Económico (Reforma) - (0 Comments)

Hacía fines del año pasado la economía marchaba a un paso lento, caracterizado por desequilibrios fiscal y externo crecientes. A pesar de un ajuste cambiario extraordinario a lo largo de dos años, nuestras exportaciones no crecían. A pesar de un gasto público sin precedente, la inversión pública seguía cayendo (por séptimo año consecutivo) y la deuda pública ya rebasaba 50 por ciento del PIB. Peor aún, tanto la política fiscal como la monetaria se tornaban más y más restrictiva, prometiendo un freno adicional a la actividad económica. La percepción de la situación económica del país reflejaba un pesimismo no visto en mucho tiempo. En ese momento, gana Trump la presidencia de Estados Unidos. En un par de meses vimos cómo se desplomaba el peso junto con la confianza empresarial y del consumidor.

Ya con el tipo de cambio tocando 22 pesos por dólar y la confianza del consumidor en mínimos históricos, los analistas que se dedican a tratar de anticipar el rumbo de la economía revisaban sus expectativas para el crecimiento a la baja. El consenso llegó a 1.5 por ciento, pero algunos esperaban todavía algo peor. Por ejemplo, las instituciones financieras más importantes como Banamex (1.2 por ciento), Bancomer (1.0 por ciento) y Banorte (1.1 por ciento) fueron de los más pesimistas. Incluso, una institución, BNP-Paribas, puso su expectativa en 0.0 por ciento para el año. No era para menos, ya que algunas de las primeras cifras, como el Indicador IMEF y las ventas de ANTAD, marcaban una clara tendencia a la baja.

Para tener una tasa de crecimiento más cercano a 1.0 por ciento, necesitaríamos anticipar una caída en el PIB en el primer trimestre del año. El escenario lo vea ante una inversión privada detenida por la incertidumbre que representaba Trump y ante un consumo privado más medido por la pérdida en el poder adquisitivo como consecuencia del incremento significativo en la inflación. Pero cuál ha sido la sorpresa que los primeros indicadores duros muestran que la actividad económica sigue creciendo. El INEGI reportó que el IGAE de enero creció 0.27 por ciento respecto a diciembre. Aunque no es una tasa tan robusta, sí implica un ritmo de crecimiento mayor a 3 por ciento y es la novena tasa positiva consecutivo para la actividad económica global. Fue producto de avances marginales en las actividades secundarias y terciarias y de una tasa muy significativa en las primarias. No todo va bien, pues la minería sigue a la baja y el comercio presentó una caída importante (¿saqueos?). Pero simplemente el hecho de que no hubo una tasa negativa en general para el mes fue excelente noticia.

Para febrero, ya tenemos dos indicadores adicionales con buen desempeño. Las exportaciones manufactureras avanzaron 3.6 por ciento en febrero y más aún, muestran una clara tendencia al alza. Las exportaciones no petroleras de enero-febrero se ubican 6.9 por ciento por encima del mismo bimestre del año anterior, mientras que las petroleras reflejan una recuperación muy importante. Dado que las exportaciones han sido el principal motor de crecimiento del país a lo largo de los últimos 24 años, su buen comportamiento es vital. También sigue a la baja el desempleo; la tasa urbano de 3.78 por ciento de febrero es la más baja desde que existe la ENOE desde enero de 2005. La mejoría observada a lo largo de los últimos 15 meses es de las más pronunciadas desde la que vimos después de la crisis “tequilera” de 1997 a 1999. Finalmente, la trayectoria del tipo de cambio en los últimos dos meses ha regresado el valor del peso a los niveles pre-Trump, claro reflejo de que se han revertido las preocupaciones extremas.

No todas las noticias son buenas. Más bien predominan señales mixtas. El desplome en las obras de ingeniería civil es impresionante, la edificación muestra una tendencia lateral desde hace buen tiempo y las ventas de ANTAD anticipan una desaceleración importante en el comercio. El incremento en la inflación en los primeros tres meses del año es sumamente preocupante, ya que anticipa una pérdida importante en el poder adquisitivo, fundamental para el consumo de los hogares. No obstante, la economía no se está colapsando como algunos anticipaban. Se mantiene cierto pulso, nada acelerado, pero lo suficiente como para relajarnos tantito. Con todo esto, es muy probable que veamos ahora revisiones al alza en las expectativas de crecimiento para el año.

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 cálculo tradicional del PIB para el segundo trimestre. Los resultados fueron ligeramente mejores que los de la “estimación oportuna” reportados hace como tres semanas. En vez de una disminución de -0.3 por ciento respecto al trimestre anterior, la tasa resultó ser -0.2 por ciento, mientras que la tasa anual anterior de 1.4 por ciento resultó ser 1.5 por ciento. No obstante, se revisó el crecimiento del primer trimestre a la baja a 0.5 por ciento (de 0.8 por ciento). La noticia de una disminución en la actividad económica es ciertamente una mala noticia. Sin embargo, no es tan mala como parece.

Cuando el INEGI reportó la estimación oportuna, había una aparente inconsistencia en las dos tasas reportadas. La razón es que, al no dar a conocer las revisiones de los trimestres anteriores, las dos cifras se contraponían. Con la entrega del cálculo tradicional, el INEGI reporta una revisión al alza del segundo trimestre de 2015 y una revisión a la baja del primer trimestre de 2016, justamente las bases de las dos tasas. El resultado final es que el PIB del segundo trimestre (ajustado por estacionalidad) es 14,326.8 mil millones de pesos de 2008, cuando la estimación oportuna nos decía que era 14,326.8. Es una diferencia de -0.3 por ciento.

Pero ¿cómo podemos afirmar que no es tan mala noticia? La respuesta está en los números mensuales del IGAE. Ya sabíamos que abril fue muy mal mes (-1.10 por ciento), de hecho, el peor desde principios de 2009. Sin embargo, mayo repuntó 0.96 por ciento y junio 0.56 por ciento. El comportamiento conjunto de estos dos meses ha sido el mejor desde febrero/marzo de 2010. Febrero, marzo y abril fueron malos meses (crecimientos de 0.08, -0.19 y -1.10 por ciento), de tal forma que el nivel de abril se ubicaba -1.21 por ciento por debajo de enero. Sin embargo, la recuperación observada de mayo y junio ya nos ubica 0.29 por ciento por encima de ese mes. Pero lo más importante es que la economía observa una mejor dinámica entrando al tercer trimestre. En otras palabras, el mal desempeño del segundo trimestre se debió a un comportamiento aberrante de un solo mes: abril.

Aun así, los números para 2016 no pintan bien. Vamos a suponer un escenario muy optimista, de crecimientos alrededor de 1.0 por ciento en cada uno de los siguientes dos trimestres. Es muy optimista, ya que sería el mejor desempeño para un periodo similar en lo que va el sexenio. El resultado sería una tasa de crecimiento de 2.1 por ciento para todo el año. Ahora pensemos en un escenario equilibrado, de crecimientos alrededor de 0.6 por ciento en cada trimestre (más o menos el promedio por trimestre de 2014 y 2015). El crecimiento del año llegaría a 1.8 por ciento. Finalmente, un escenario un poco más pesimista de crecimientos alrededor de 0.5 por ciento, nos situará en 1.7 por ciento para todo el año. Obviamente, con algo de mala suerte podríamos alcanzar una tasa todavía menor, pero por lo pronto podemos situar el rango de crecimiento probable entre 1.7 y 2.1 por ciento. A estas alturas, se ve muy difícil que el crecimiento del año termine fuera de este intervalo.

Para los que quieren comparar el crecimiento del PIB con Estados Unidos: nuestros vecinos crecieron 0.8 y 1.2 por ciento en los dos primeros trimestres del año; nosotros 2.0 y -0.7 por ciento.

Fe de erratas: La semana pasada comentaba los resultados trimestrales de la ENOE. No me explico bien el por qué (siempre soy muy cuidadoso), pero tenía un error en un dato en Excel para el primer trimestre de 2016 en el empleo remunerado. La consecuencia fue que dije que había disminuido en el segundo trimestre respecto al primero, cuando en realidad aumentó 0.9 por ciento, después de una disminución de -0.7 por ciento en el trimestre anterior. El resultado es que el incremento en el ingreso promedio real de 0.8 por ciento se ve ampliado por el aumento en el empleo, por lo que la masa salarial real aumenta 1.7 por ciento respecto al trimestre anterior y 2.8 por ciento respecto al año anterior. ¿Qué nos dicen estas cifras? A pesar de la disminución en el ingreso por hora trabajada, aumentó el número de horas trabajadas lo suficiente para aumentar el ingreso promedio real. Mayor ingreso y más empleo remunerado se traduce en mayor masa salarial real (1.7 por ciento), por lo que las familias tienen más ingresos para poder seguir consumiendo. Buenas noticias.

El INEGI dio a conocer que la estimación oportuna del PIB en el segundo trimestre muestra una disminución de -0.3 por ciento respecto al trimestre anterior y 1.4 por ciento respecto al mismo trimestre del año anterior. Este resultado se deriva de una disminución de -0.1 por ciento en las actividades primarias (agropecuarias), una caída de -1.7 por ciento en las secundarias (manufactura, construcción y minería) y un estancamiento en las terciarias (comercio y servicios). Cabe recalcar que estas cifras son simplemente una primera aproximación al PIB con base en información preliminar e incompleta, por lo que podrían ser diferentes a las generadas para el PIB tradicional, que conoceremos el 22 de agosto.

El INEGI no pone los datos completos en su página (en el BIE), para enfatizar que estas tasas son simples estimaciones. Esto dificulta en parte cálculos derivados de estas tasas. De entrada, no son compatibles las tasas de -0.3 y 1.4 por ciento entre sí con los datos anteriores. Por ejemplo, si multiplicamos el PIB por el primer trimestre por la tasa de -0.3 por ciento, obtenemos un número para el PIB del segundo trimestre distinto a que si multiplicamos el segundo trimestre del año pasado por 1.4 por ciento. Si tomamos como bueno el PIB del segundo trimestre de 2015 y lo multiplicamos por 1.4 por ciento (la tasa anual reportada por INEGI), resulta que la caída del segundo trimestre de este año es -2.1 por ciento por debajo del PIB del primer trimestre. Por lo mismo, resulta muy complicado analizar lo que pasó.

Igual pasa con el IGAE, cuyos datos tenemos hasta mayo. Podemos suponer que la correlación entre el IGAE y el PIB es muy elevada, lo que permite sacar por diferencia lo que la estimación oportuna del PIB nos dice sobre el comportamiento implícito de junio. El IGAE disminuyó 1.25 por ciento en abril y creció 0.98 por ciento en mayo. Para que el promedio del IGAE de los tres meses correspondientes al segundo trimestre sea -0.3 por ciento por debajo del promedio de los tres meses del primer trimestre, el crecimiento [implícito] de junio fue 1.3 por ciento respecto a mayo. ¿Creíble? De ser cierto, estaríamos hablando del mejor desempeño para dos meses consecutivos (mayo y junio) desde junio y julio de 2009, que resultó de un efecto rebote al terminar la Gran Recesión de 2008-2009. En principio, este cálculo señala una recuperación robusta en la actividad económica de la caída registrada en abril. En cambio, si tomamos la tasa anual de 1.4 por ciento como punta de partida, junio solo tuvo un avance de 0.1 por ciento respecto al trimestre anterior, cuyo comportamiento se podría caracterizar como mediocre. En otras palabras, estos datos del PIB traen implícitamente cambios en la serie histórica, que simplemente no nos dejan saber bien lo que pasó en estos últimos meses.

A estas alturas, podemos pensar en dos escenarios, uno optimista y otro pesimista. El escenario optimista señala que el desempeño desfavorable de abril fue solo una “aberración”, que se compensó con una recuperación rápida en los siguientes meses. En el margen vemos una mejoría en Estados Unidos que, combinado del efecto rezagado de la depreciación de la moneda, podría traer cierta recuperación en las exportaciones en el tercer trimestre, mientras que el consumo y la inversión privada seguirán su trayectoria creciente. Para el cuarto trimestre hagamos el supuesto que Hilary Clinton gana las elecciones en Estados Unidos y podríamos terminar con una economía creciendo 2.5 por ciento o más.

En el escenario pesimista tenemos una caída en la actividad económica en el tercer trimestre, a raíz de los bloqueos en puertos y vías de comunicación en el país y una continuación en el estancamiento manufacturera de Estados Unidos. Dos trimestres consecutivos con tasas negativas marca el comienzo de una ligera recesión. Para el cuarto trimestre, vamos a suponer que gana las elecciones Donald Trump, lo que provoca una salida masiva de capitales del país, una depreciación adicional significativa de la moneda y la necesidad de aumentos pronunciados en la tasa de política monetaria de Banxico. Se detiene la inversión privada y la economía entra en una recesión ya más profunda. ¿Crecimiento para el año? 1.5 por ciento o menos.

A estas alturas, pienso que ambos escenarios tienen 50 por ciento de probabilidades.

Los PMI de Mexico

Mayo 27th, 2016 | Posted by Jonathan Heath in Otras publicaciones - (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.

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.

El INEGI dio a conocer el crecimiento económico de noviembre del año pasado, mediante el Indicador Global de la Actividad Económica (IGAE). Resulta que el crecimiento en noviembre fue 0.1 por ciento respecto al mes anterior y 2.4 por ciento respecto el mismo mes del año anterior. Dado que contamos con once de los doce meses del año, ya podemos obtener una muy buena estimación de lo que fue el crecimiento del año. La tasa de variación anual acumulada que reporta el INEGI ya cuenta con 91.7 por ciento del calendario. Esta aproximación, 2.52 por ciento, difícilmente va variar mucho de la estimación oportuna que dará a conocer el INEGI el viernes 29 de enero o del cálculo oficial que se divulgará el martes 23 de febrero.

Hace más de un año (durante la mayor parte de 2014), la expectativa de crecimiento para 2015 giraba alrededor de 3.8 por ciento. No obstante, al comenzar el año se fue revisando paulatinamente a la baja y apunta a que tendremos una tasa sustancialmente menor. ¿Qué pasó? ¿Por qué no se materializó el crecimiento esperado? Se ha comentado mucho que las actividades terciarias (comercio y servicios) tuvieron un buen desempeño (se estima crecimiento de 3.3 por ciento), mientras que las secundarias solo avanzaron 1.1 por ciento. Las actividades primarias, que pesan poco en el cálculo del PIB, avanzaron 3.2 por ciento. Por lo mismo, todo apunta a que la lentitud en el avance de las secundarias explica la diferencia.

Si analizamos los distintos sectores de la actividad industrial (secundaria), encontramos un buen avance (4.1 por ciento) en la generación y suministro de electricidad, agua y gas, que representa 5.8 por ciento del total; la construcción creció 3.1 por ciento y contabiliza el 23.6 por ciento de la industria; y, las industrias manufactureras, que suman el 46.4 por ciento del total y avanzaron 2.9 por ciento. Si estos tres sectores, que consisten el 76.8 por ciento de la industria, fuera la totalidad, el avance hubiera rebasado 3.0 por ciento. Sin embargo, la minería que representa el 24.6 por ciento restante, disminuyo -5.9 por ciento. La razón principal es que la producción de petróleo crudo cayó -7.0 por ciento. Estos números nos dicen que la producción industrial en 2015 no fue de un mal comportamiento generalizado, sino más bien de una afectación negativa por la caída en la producción de petróleo crudo.

De los 21 subsectores de la manufactura, 9 tuvieron un desempeño superior a 5 por ciento. Por ejemplo, la “fabricación de productos textiles diferentes a prendas de vestir” gozó de un crecimiento de 10.4 por ciento, mientras que la “fabricación de muebles” creció 11.7 por ciento. En el sentido inverso, solamente tres subsectores tuvieron tasas negativas, siendo la más afectada las industrias metálicas básicas que disminuyó -3.3 por ciento.

Como sabemos, una de las características más importante del año pasado fue la aguda depreciación del peso. A diferencia de otras ocasiones, la supuesta ganancia en competitividad en el precio en dólares no ayudó a impulsar las exportaciones. El volumen en dólares de los primeros once meses del año de las exportaciones no petroleras apenas creció 1.5 por ciento, la tasa más baja desde la gran recesión de 2008-2009. No obstante, muchas empresas manufactureras gozaron de un incremento sustancial en pesos reales, por lo que no tuvieron una afectación mayor. Al final de cuentas, las exportaciones serán el componente del PIB por el lado del gasto que más terminará contribuyendo al crecimiento de 2015.

Igual podemos analizar las actividades terciarias desagregadas, que en conjunto avanzaron 3.3 por ciento. En lo que corresponde a servicios, dos subsectores sobresalen: “servicios de alojamiento temporal y de preparación de alimentos y bebidas” (básicamente hoteles y restaurantes), que creció 5.6 por ciento, y “transportes, correos y almacenamiento e información en medios masivos” que avanzó 5.4 por ciento. Finalmente, el comercio en su conjunto (tanto al por menor como al por mayor), tuvo un desempeño de 4.6 por ciento.

Si bien el crecimiento del PIB de 2.5 por ciento suena mediocre, no es resultado de un desempeño anodino generalizado, sino más de ciertos sectores y subsectores con problemas, mientras que la mayoría tiene un comportamiento favorable. Tampoco podemos decir que en lo último existe un gran auge, sino simplemente que la economía en su conjunto no está tan mal. Si este año mantenemos el ritmo en la mayoría de los sectores y encontramos mejora en los que tienen problemas (como la producción de petróleo), es posible que el crecimiento sorprende al alza.

Hace como cinco años, el INEGI invitó a Víctor Guerrero, un profesor destacado de estadísticas del ITAM, a realizar un proyecto de investigación sobre una estimación más oportuna del PIB. Presentó una metodología, elaborada junto con Esperanza Sainz, que utilizaba la información preliminar de los dos primeros meses del trimestre (a partir del IGAE) e incorporaba estimaciones econométricas para calcular el mes faltante. A partir de este trabajo, el INEGI empezó a probarlo y a refinar la metodología. Finalmente, se optó por un cálculo que incorporaba más información concreta, un máximo de los procedimientos estándar de las cuentas nacionales y un mínimo de modelado econométrico. Gracias a estos esfuerzos, ahora el INEGI nos presenta un “estimado oportuno” del PIB a los 30 días de haber concluido el trimestre. Es importante recalcar que no viene a reemplazar al cálculo tradicional, que se dará a conocer este viernes, sino simplemente es un anticipo aproximado de lo que conoceremos en unos días.

La recomendación internacional es que los países deberían presentar el cálculo del PIB a los dos meses (o menos) de haber terminado el trimestre. El INEGI cumple cabalmente con el lineamiento, ya que produce la cifra a los 50 días. No obstante, Estados Unidos divulga una primera estimación a los 30 días, mientras que algunos países como Singapur, China y el Reino Unido hasta en menos. Aun así, este nuevo esfuerzo del INEGI coloca a México entre los ocho países del mundo que brinda un primer estimado en un mes o menos.

Eduardo Sojo, el actual presidente del INEGI, realizó sus estudios de posgrado en la Universidad de Pennsylvania. Su tesis doctoral lo realizó bajo la supervisión de Lawrence Klein (premio Nobel de Economía 1980) a mediados de la década de los 80. Su trabajo era como obtener un estimado rápido del PIB trimestral mediante indicadores de mayor frecuencia. Esta misma metodología fue trabajada en la misma universidad años más tarde por alumnos posteriores de Klein, pero siempre con un enfoque econométrico. Cuando Sojo se reincorporó al INEGI a mediados del sexenio pasado, tenía la idea de que se pudiera utilizar esta técnica para adelantar la estimación del PIB. Por lo mismo, buscó a Víctor Guerrero y empezaron a trabajar en lo mismo. Sin embargo, los investigadores de planta de Estadísticas Económicas del INEGI desarrollaron una metodología distinta, que busca maximizar la incorporación de información concreta, ya que el INEGI tiene más del 80 por ciento de la información directa en el momento de realizar el cálculo oportuno, por lo que solo necesita estimar una tercera parte del último mes del trimestre. Otra de las bondades de la metodología es que sigue la agregación tradicional del PIB contenida en las cuentas nacionales, por lo que en pruebas anteriores se ha obtenido una estimación oportuna que discrepa muy poco con el cálculo tradicional que se obtiene 20 días después.

El INEGI estima que el crecimiento del PIB del tercer trimestre respecto al mismo trimestre del año anterior es 2.4 por ciento. Al incorporar ajustes por la estacionalidad, la tasa anual sería 2.3 por ciento (por efectos de calendario) y la tasa respecto al trimestre inmediato anterior 0.6 por ciento. De resultar acertado, es un resultado ligeramente mejor a lo que se había anticipado anteriormente. El viernes veremos.

Existe otro aspecto del cálculo que necesitamos entender mejor. El INEGI primero calcula el PIB por el lado de la oferta mediante la diferencia entre el valor bruto de la producción y el consumo intermedio. Así obtiene el desglose de las actividades económicas entre primarias, secundarias y terciarias. Un mes después (18 de diciembre), obtiene un segundo desglose por el lado de la demanda mediante los cálculos de los componentes del gasto (consumo privado, consumo de gobierno, inversión fija bruta, variación de existencias, exportaciones e importaciones). Como son cálculos estadísticos, siempre existe una discrepancia estadística entre los dos. El problema que hemos visto este año es que esta discrepancia es la más elevada de los últimos 14 años, lo cual ha desconcertado a más de uno.

Si tomáramos el cálculo por el lado de la demanda e ignorando la discrepancia, el crecimiento anual del PIB para el primer y segundo trimestre de este año sería 5.1 y 4.7 por ciento, respectivamente, comparado con las tasas de 2.6 y 2.2 por ciento por el lado de la oferta. ¿Cuál de las dos estimaciones es más robusta? ¿En función de qué está la discrepancia? ¿Será que realmente estamos creciendo más?

En los últimos meses hemos visto señales claras de cierto resurgimiento en el consumo de los hogares. La venta de automóviles nuevos en abril fue 23.3 por ciento superior al mismo mes del año anterior. Las tasas anuales de ventas reales de tiendas totales, reportadas por la ANTAD, han promediado 5.6 por ciento en los cuatro primeros meses del año, a diferencia del promedio de 1.1 por ciento en todo 2014. Aunque las cifras del INEGI están más rezagadas, los ingresos reales obtenidos por el suministro de bienes y servicios de las empresas comerciales al por menor (lo que antes le decíamos ventas al por menor), se ubicaron 5.5 por ciento por encima del nivel observado hace un año. El Indicador Global de Actividad Económica (IGAE) de las actividades terciarias no creció tanto (tasa anual de 2.6 por ciento en febrero), pero las actividades de comercio (SCIAN 43-46) reporta un avance de 3.6 por ciento respecto al año pasado.

Estos datos son interesantes, en especial a la luz que nuestro motor principal de crecimiento (las exportaciones no petroleras) presentó una desaceleración importante en el primer trimestre del año. Típicamente, necesitamos dinamismo en las actividades manufactureras para “jalar” a la economía interna. Sin embargo, ahora presenta signos de vida la economía interna sin correspondencia a la actividad exportadora. Resulta importante entender de dónde viene este empuje y en especial, si es un fenómeno temporal o permanente. De ser lo último, pudiéramos estar por iniciar una etapa de mayor crecimiento, que tanto falta hace.

Varios de las hipótesis que se ha manejado son el gasto electoral (que tiene un componente muy líquido), la economía informal (que también podría explicar el crecimiento elevado de la base monetaria), la renovada fiscalización de las autoridades (que fomenta el consumo en vez de depositar ingresos en los bancos), la tasa de interés tan baja (que desincentiva el ahorro), la depreciación cambiaria (que lleva a adelantar compras antes de un traspaso a los precios), la demanda reprimida (que empieza a satisfacerse) y la disminución en la tasa de desempleo (que explicaría un incremento en el ingreso promedio real de las familias).

La semana pasada, el INEGI divulgó la versión trimestral de la Encuesta Nacional de Empleo y Ocupación (ENOE) para los primeros tres meses del año, que presenta datos del promedio de horas trabajadas a la semana y el ingreso promedio por hora trabajada. La multiplicación de ambos (y deflactado por el INPC) nos permite obtener una medida del ingreso promedio real. Resulta que aumenta 2.7 por ciento respecto al trimestre anterior, que si bien pudiera ser simplemente un efecto estacional, interrumpe la tendencia decreciente que han mostrado los ingresos desde hace dos años. Si lo multiplicamos por el empleo remunerado para obtener un cálculo de la masa salarial real, vemos que ha aumentado 3.1 por ciento respecto al periodo anterior. Si combinamos este resultado con una disminución en la tasa de desempleo abierto, encontramos algo de evidencia que apunta a una mejoría (aunque marginal) en el poder de compra de los hogares.

Aun así, no queda del todo claro que está pasando. Si comparamos los niveles de ingreso de los ocupados del primer trimestre con el mismo periodo del año anterior, encontramos que hay un incremento significativo en empleos de dos salarios mínimos (SM) o menos, una disminución en empleos entre dos y tres SM y muy pocos empleos nuevos con salarios mayores a tres SM. Esto significa que aunque la creación de empleo ha avanzado, la mayoría son de ingresos muy bajos. Sin embargo, hay un aumento de más de 450 mil ocupados que no especifican sus ingresos y que pudieran ser empleos mucho mejor remunerados.

Pero si realizamos la misma comparación con el trimestre inmediato anterior, encontramos resultados muy diferentes. Resulta que en el primer trimestre hay más de 550 mil ocupados adicionales con salarios de tres SM o más. Hay mucha evidencia de una mejoría en el margen, pero que difícilmente podemos saber si es simplemente una mejora estacional (ya que los datos no están ajustadas por estacionalidad), o bien, el comienzo de una nueva tendencia ascendente. Lo que si podemos afirmar es que se interrumpe la tendencia a la baja que prevaleció por dos años. Ahora necesitamos esperar a los siguientes trimestres para ver cómo avanzamos.

Mañana, jueves 21, sabremos cuánto creció el PIB en el primer trimestre. A pesar de todo, no se esperan datos buenos y esto podría llevar a más revisiones a la baja en las expectativas.