Un método simple y transparente para previsiones

económicas María Colina Rodríguez ( maria.colina@jcyl.es )

Susana Pedrosa Diez ( susana.pedrosa@jcyl.es )

Jesús María Rodríguez Rodríguez ( jesusmaria.rodriguez@jcyl.es )

Primeras reflexiones

Las previsiones se pueden hacer • mediante suposiciones

• Paneles de expertos

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Primeras reflexiones

• utilizando datos anteriores Se puede utilizar simplemente un lápiz o técnicas más complejas

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Primeras reflexiones

• con una mezcla de ambas cosas

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Sup 1

Sup 2

Vn

V1

V2 MODELO Resultado

.

.

.

Primeras reflexiones

Construir un modelo

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¿Qué tenemos? ¿Qué queremos? Técnicas Estadísticas Adecuadas

Variables Relaciones

…

Analizar un sistema

Relacionar variables

Hacer previsiones

…

Reducción de dimensionalidad

La incertidumbre

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Variables Resultado

Modelo

Sist

ema

Variables

Sist

ema

Aleatoriedad

Suposiciones

El modelo

¿Qué queremos hacer?

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Previsiones de una variable ¿Qué tenemos?

Una serie de dicha variable Series de otras muchas variables Las técnicas de series temporales permiten

proyectar las variables

Las técnicas de ajuste, lineal o no, permiten obtener un modelo que relaciona las otras variables con la de interés

Las otras variables las tenemos antes y en general son más precisas, ya que se miden más directamente, y las series son más largas

Buscamos algo que sea: Sencillo Fácil de explicar Fácil de reproducir

El modelo

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• Igualar la frecuencia de las variables (Trimestralizar, …) • Desestacionalizar las variables (opcional) • Transformar algunas variables (buscar estacionariedad, …)

• Realizar una regresión simple entre la variable objetivo y las otras

𝑌 = 𝛽0 + �𝛽𝑖𝑋𝑖 + 𝜀𝑘

𝑖=1

• Proyectar las variables utilizando en nuestro caso TRAMO-SEATS

• Aplicar la combinación obtenida a las variables proyectadas

Los cálculos

En estos momentos se utilizan dos programas: • Excel • TSW, programa gratuito que con un interface sencillo permite aplicar

TRAMO-SEATS a las series

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Estamos desarrollando un programa en R, con el interface realizado en Shiny y el uso de distintos paquetes para series temporales como forecast, seasonal (que implementa X13-Seats), …

Los cálculos

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Los datos originales están en Excel Los desestacionalizados, posibles transformaciones y proyecciones también

Los cálculos

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Mediante la macro de Análisis de datos se calcula la regresión, aunque se podría hacer mediante fórmulas

Con formulas matriciales se aplican los coeficientes de la regresión a los valores originales y proyectados

Las variables

La variables que se han utilizado son: • IPI General. Base 2015. • IASS General. Base 2015. • ICM General a precios constantes. Base 2015 • Matriculaciones de turismos • Afiliados a la Seguridad Social a último día del mes • Exportaciones • Importaciones • Consumo de Gasolina • Pernoctaciones • Visados de dirección de obra

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Las variables

• Con el método utilizado cualquier variable a mayores mejora la correlación, pero hay que tener en cuenta que muchas están correladas entre si, por lo que tampoco hay que incluir demasiadas.

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• No se pretende explicar el sistema, por lo que no hemos dado importancia a los valores de los coeficientes

• No necesariamente han de ser siempre las mismas variables,

dependiendo de la estructura de la economía en cada momento se pueden elegir unas u otras.

Los resultados

• Respecto a lo escrito en la ponencia se han incluido nuevos datos, por lo que ahora lo que hemos calculado se resume en:

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Reflexiones finales

• Como se pretendía el método es simple y transparente.

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• Los resultados obtenidos dependen bastante del método utilizado para la proyección de las series.

Pero esto ya está muy documentado en artículos publicados, incluso con la recomendación de usar varios métodos y calcular por ejemplo las medias de todos ellos.

Reflexiones finales

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Teniendo en cuenta que los datos con los que se trabaja son bastantes imprecisos, que incluso con datos basados en datos “reales” se producen cambios a lo largo del tiempo (Avances, Estimaciones, ¿definitivos?, …), intentar acertar una previsión, aún siendo obligatorio intentarlo, no deja de ser un poco utópico, sobre todo cuando nos movemos a nivel de una Comunidad Autónoma o inferior.

Por ejemplo, el INE en su Contabilidad Regional publicada en diciembre de 2015 daba, con los primeros datos, un crecimiento anual en volumen el año 2014 para Castilla y León del 1,0%. En marzo de 2017, con datos definitivos daba un 0,3% y en marzo de 2018, también con datos definitivos, da un 0,2%. El dato de España se mantuvo en el 1,4% en los tres casos.

Reflexiones finales

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La aplicación en R

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Muchas gracias por su atención

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