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¿Son útiles los datos económicos ajustados estacionalmente?

Según muchos economistas, no es posible establecer las condiciones de la economía simplemente inspeccionando los datos en su conjunto. Lo que se requiere, en cambio, es desglosar los datos en sus componentes clave, lo que supuestamente permitirá a los economistas identificar el verdadero estado de la economía.

Componentes que impulsan los datos

Según el pensamiento popular, los datos que se observan a lo largo del tiempo —etiquetados como series temporales— están impulsados por cuatro componentes, que son:

  1. El componente de tendencia
  2. El componente cíclico
  3. El componente estacional
  4. El componente irregular

La posición aceptada es que, a lo largo del tiempo, la tendencia determina la dirección general de los datos. El componente cíclico refleja las fluctuaciones de los datos debidas a la influencia del ciclo económico. El efecto de las estaciones, como el invierno, la primavera, el verano y el otoño, y de las diversas fiestas, se refleja en el componente estacional. El componente irregular muestra diversos acontecimientos irregulares y que la interacción de estos cuatro componentes genera los datos generales.

El pensamiento popular considera que el componente cíclico es la parte más importante de los datos. Se sostiene que el aislamiento de este componente permitiría a los analistas desentrañar el misterio del ciclo económico.

Para adelantarse a los efectos secundarios negativos del ciclo económico sobre el bienestar de los individuos, es importante establecer la magnitud del componente cíclico con la mayor brevedad posible. Así, una vez que el banco central haya identificado la magnitud del componente cíclico, podría compensar la influencia cíclica mediante una política monetaria adecuada, según la teoría popular.

Diversos estudios estadísticos afirman que las fluctuaciones mensuales de los datos están dominadas por la influencia del componente estacional de los mismos. A medida que aumenta el lapso de tiempo, la importancia del componente cíclico aumenta, mientras que la influencia del componente estacional disminuye. Se supone que la tendencia ejerce una fuerte influencia sobre una base anual, mientras que tiene un efecto menor en las variaciones mensuales de los datos.

Aunque el factor irregular puede ser muy «salvaje», el efecto que produce es de corta duración. Por consiguiente, el efecto de un choque positivo se compensa con un choque negativo. De ello se deduce que para poder observar la influencia del ciclo económico a corto plazo basta con eliminar la influencia del factor estacional.

Eliminación del componente estacional

La mayoría de los economistas consideran que el componente estacional de los datos se conoce de antemano. Por ejemplo, cada año la gente compra ropa de abrigo antes de la llegada del invierno. Además, los individuos siguen pautas de comportamiento similares antes de las principales fiestas año tras año. Así, los individuos tienden a gastar una mayor parte de sus ingresos antes de Navidad.

La suposición de que el componente estacional es el mismo año tras año significa que su eliminación permitirá una evaluación precisa de la magnitud de la influencia cíclica en los datos. Mediante métodos estadísticos, los economistas generan estimaciones mensuales del componente estacional de un dato. Una vez eliminado este componente de los datos brutos, los datos pasan a estar ajustados estacionalmente.

Obsérvese que nos quedan los componentes cíclico, irregular y de tendencia. Dado que se considera que la importancia del componente de tendencia es insignificante en términos mensuales, las fluctuaciones de los datos ajustados estacionalmente reflejarán el efecto del ciclo económico.

En la actualidad, la mayoría de las oficinas gubernamentales de estadística de todo el mundo utilizan los programas informáticos X-12 y X-13 del gobierno de EEUU para estimar el componente estacional de un dato. Mediante sofisticadas medias móviles, estos programas generan estimaciones del componente estacional.

A continuación, el programa informático utiliza las estimaciones obtenidas para ajustar los datos a la estacionalidad. Los diseñadores de estos programas informáticos de ajuste estacional también intentan abordar la cuestión de la constancia del componente estacional permitiendo que este componente varíe con el tiempo.

Por ejemplo, el componente estacional de las ventas al por menor en diciembre no será de la misma magnitud año tras año, sino que variará. Además, estos programas tienen instrucciones de emplear sólo estacionalidad estable en el procedimiento de ajuste estacional.

Parece que los sofisticados métodos estadísticos y matemáticos generan estimaciones realistas de la influencia estacional en los datos, lo que a su vez permite identificar el componente cíclico. Obsérvese de nuevo que la fuerza del componente cíclico podría determinar la dirección de la política del banco central, es decir, si el banco central endurecerá o relajará su política de tipos de interés.

Sin embargo, los programas informáticos se basan en un procedimiento mecánico, no en la teoría económica. Si los datos parecen muy agitados, se aplica una media móvil alta. A la inversa, se emplea una media móvil más baja para unos datos menos volátiles.

En el proceso de cálculo del componente estacional, el programa informático produce estimaciones para el componente de tendencia y de ciclo utilizando una media móvil ponderada de nueve términos o, una media móvil ponderada de trece términos, o una media móvil ponderada de veintitrés términos.

El aislamiento de la influencia cíclica en los datos ayuda poco a comprender el fenómeno del ciclo económico. Sin establecer las causas clave que impulsan este fenómeno, es imposible establecer los remedios para sanar la economía.

Además, si se acepta que los datos son el resultado de la interacción de componentes tendenciales, cíclicos, estacionales e irregulares, se puede concluir que estos componentes afectan a los datos, independientemente de la voluntad humana.

Sin embargo, la acción humana no es robótica, sino consciente e intencionada. Es el resultado de las valoraciones que las personas hacen de la realidad de acuerdo con el fin particular de cada individuo en un momento dado. La acción del individuo es puesta en marcha por su mente valorativa y no por factores externos.

El quid del problema es que las respuestas de las personas a las distintas estaciones o días festivos nunca son automáticas, sino que forman parte de un comportamiento consciente e intencionado. Sin embargo, no hay medios ni formas de cuantificar las valoraciones de los individuos ni estándares constantes para medir el acto de valoración de la realidad por parte de una mente. Esto, a su vez, significa que las llamadas estimaciones de un componente estacional generado por ordenador son arbitrarias.

En contra de la opinión aceptada, el ajuste por estacionalidad distorsiona los datos brutos, lo que hace mucho más difícil determinar el estado del ciclo económico. Estas distorsiones tienen serias implicaciones para los responsables políticos que emplean diversas políticas denominadas anticíclicas en respuesta a los datos ajustados por estacionalidad.

La suposición de los responsables de la política de los bancos centrales de que pueden cuantificar algo que no puede ser cuantificado es una de las principales fuentes de inestabilidad económica. Este punto de vista afirma que el ciclo económico es inherente a la economía, un algo misterioso que es la fuente de las oscilaciones repentinas de la actividad económica.

Se pasa por alto el hecho de que las oscilaciones de la actividad económica son el resultado de las políticas monetarias de los bancos centrales, incluida la creación de tipos de interés, que establecen la plataforma para la generación de dinero de la «nada» que contribuye a las valoraciones erróneas de la realidad por parte de la gente.

Sin una teoría coherente, que se base en el hecho de que las acciones humanas son conscientes y tienen un propósito, no es posible empezar a entender las causas del ciclo económico y ninguna cantidad de datos torturados mediante métodos matemáticos avanzados puede servir.

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