Indicadores de actividad, inversión y de impacto financiero en tiempo real en la Argentina - Mezza, Nadina; Martín, Gustavo (Anuario de Investigación USAL, 2020)
Debido a la intervención estadística de los años 2007 a 2015, varias series clave fueron discontinuadas, reformuladas o totalmente reestimadas por otras nuevas desde 2016 a la fecha. De este modo, verificar que los datos tengan un correlato específico en el tiempo con el indicador de PIB se ha vuelto una tarea más compleja. Para avanzar con los indicadores de actividad, se procederá a efectuar un barrido de las fuentes de información con acceso público con el objetivo de determinar dentro del universo de indicadores cuáles pueden resultar útiles para extraer señales que permitan la construcción de un indicador de actividad que pueda ser continuado en el tiempo con mínimas alteraciones, y que pueda sortear un eventual cambio en la conformación de las estadísticas públicas. Luego de ello, y una vez que se corrobore cuáles son las fuentes de información que permitirán mantener el indicador a través del tiempo, se evaluará qué método resulta mejor para la confección de un indicador estable y confiable. Se destaca que volverá a analizarse el uso de métodos de aprendizaje de máquina, por entender que pueden arrojar mejoras en la eficiencia estimativa por encima de los métodos tradicionales, de ser testeados con un data set adecuado. En cuanto a la variable inversión, se arribó a un estimador mensual denominado Índice Mensual de Inversión Real (IMIR-USAL), que respeta la metodología de cálculo de la serie trimestral de Formación Bruta de Capital Físico (FBCF) del INDEC. Para reproducir la metodología contable de la FBCF, siguiendo el Sistema de Cuentas Nacionales 2008 de Naciones Unidas, se construyó un indicador que resulta de la agregación ponderada de sus categorías componentes, a saber: “Construcciones”, “Maquinaria y Equipo Nacional e Importado” y “Equipo de Transporte Nacional e Importado”. Posteriormente, para estimar cada uno de los componentes se seleccionaron series de frecuencia mensual disponibles de modo público y gratuito desde el 2004 en función de su mejor grado de ajuste, tanto en niveles como en tasas, y de su capacidad predictiva. Posteriormente, con el fin de identificar patrones de comportamiento temporal, haciendo uso del programa DEMETRA 2.0, se corrieron y testearon diferentes modelos de desestacionalización, tanto bajo la metodología X12-ARIMA como la TRAMO-SEAT. Se realizó una descomposición de las series en sus componentes no observados, el patrón estacional, el cíclico y la tendencia de largo plazo, obteniendo dinámicas temporales que capturan de manera intuitiva eventos económicos del presente y del pasado reciente. Se contextualizaron en el marco de la historia económica reciente los puntos de inflexión identificados, por ejemplo, la crisis financiera internacional de 2009 y el impacto de la cuarentena actual. Desde el primer trimestre del año 2019, el IMIR-USAL es publicado como un producto del Instituto de Investigación de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, y lleva ya cinco presentaciones disponibles en la página web de la facultad. A su vez, como apartado en la revista que edita el Instituto de Investigación en Ciencias Económicas y Empresariales de esta casa de estudios, el Informe Económico Mensual, se publicó un análisis sobre la evolución de los componentes no observables del IMIR-USAL y sus vinculaciones con instrumentos de política monetaria. Debe destacarse que la metodología previamente elaborada debió ser reestimada y recalibrada debido a que el INDEC cambió la estimación de series que resultan fuentes fundamentales del IMIR-USAL: el Estimador Mensual Industrial por el Índice de Producción Industrial