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¿Pueden los ajustes estacionales ayudarnos a entender la economía?

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07/11/2018 00:00 0 Comentarios Lectura: ( palabras)

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Según el pensamiento general, las crisis económicas son causadas por varios choques. Esto significa que estas caídas son causadas por eventos inesperados, que por implicación no se conocen de antemano.

Obviamente, si no se pueden establecer de antemano las razones detrás de varios choques, tiene sentido observar varios síntomas de la crisis económica emergente. Sobre la base de estos síntomas, los médicos económicos podrían decidir sobre el medicamento requerido para arreglar la economía o para evitar que se derrumbe en una recesión económica.

Para poder determinar la salud de una economía, lo que se requiere es tener la información necesaria, es decir, los datos. Se sostiene que al analizar los datos, los expertos podrían identificar el estado de una economía. Sin embargo, argumentan que, dado que no siempre es fácil identificar la salud de la economía con solo mirar los datos, lo que se requiere es dividir los datos en sus componentes clave. Esto, se sostendrá permitirá al economista identificar las fuentes clave de la enfermedad.

Cuatro componentes que impulsan los datos, según la corriente principal económica

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

1. El componente de tendencia.

2. El componente cíclico.

3. El componente estacional.

4. El componente irregular.

Es aceptado que la tendencia determina la dirección general de los datos a lo largo del tiempo, mientras que el componente cíclico provoca movimientos que están relacionados con el ciclo económico. La influencia de estaciones como el invierno, la primavera, el verano y el otoño y varios días festivos se transmite por el componente estacional. El componente irregular representa los diversos eventos irregulares. Se sostiene que la interacción de estos cuatro componentes genera los datos finales.

El pensamiento popular considera el componente cíclico como 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. Además, para anticiparse al efecto negativo del ciclo económico en el bienestar de las personas, es importante observar la magnitud del componente cíclico con la menor duración posible. Como cualquier enfermedad, cuanto antes se detecte, mejores serán las posibilidades de combatir la enfermedad. Así, una vez que el banco central ha identificado la magnitud del componente cíclico, podría compensar su influencia mediante una política monetaria adecuada.

Según diversos estudios estadísticos, las fluctuaciones mensuales de los datos están dominadas por la influencia del factor estacional.1 A medida que aumenta el lapso de tiempo, la importancia del factor cíclico aumenta mientras que la influencia del factor estacional disminuye. La influencia cíclica es más poderosa en los datos trimestrales que en los datos mensuales. 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. Si bien el factor irregular puede ser muy "salvaje", el efecto que produce es de corta duración. Por lo tanto, el efecto de los choques positivos es compensado por choques negativos.

Se deduce que para poder observar la influencia del ciclo económico a corto plazo, todo lo que se requiere es eliminar la influencia del factor estacional. Sin embargo, el método de eliminación debe asegurarse de que el componente cíclico de los datos no se vea afectado en el proceso.

Eliminación del componente estacional ? Ajuste estacional

La mayoría de los economistas consideran que el componente estacional de los datos es constante y, por lo tanto, conocido de antemano. Por ejemplo, cada año la gente compra ropa de abrigo antes de la llegada del invierno y no antes de la llegada del verano.

Además, las personas siguen un patrón de comportamiento similar año tras año antes de las vacaciones importantes. Además, las personas tienden a gastar una fracción mayor de sus ingresos antes de Navidad.

La suposición de que el componente estacional es el mismo año tras año significa que su eliminación no distorsionará el componente cíclico. Esto, a su vez, permitirá una evaluación precisa de la magnitud del componente cíclico de los datos. Mediante métodos estadísticos, los economistas generan estimaciones mensuales de los componentes estacionales de un dato. Una vez que estos componentes se eliminan de los datos sin procesar, los datos se ajustan estacionalmente.

Más sobre

Si uno aceptara que los datos son el resultado de la interacción de los componentes de tendencia, cíclicos, estacionales e irregulares, entonces se podría implicar que estos componentes se insertan en los datos independientemente de la voluntad humana. Independientemente del comportamiento humano, son estos componentes los que determinan lo que los seres humanos van a hacer, lo que implica un comportamiento robótico.

Sin embargo, la acción humana no es robótica, sino más bien consciente y resuelta. Los datos son el resultado de las evaluaciones de la realidad de las personas de acuerdo con el fin particular de cada individuo, en un momento dado en el tiempo.

La acción de un individuo es puesta en movimiento por su mente valoradora y no por factores externos. Esto, a su vez, significa que no se espera que las personas sigan el patrón exacto de comportamiento año tras año. Los cambios en los objetivos individuales producirán diferentes respuestas hacia las vacaciones o las estaciones del año.

Actualmente, la mayoría de las oficinas de estadística del Estado en todo el mundo utilizan los programas de computadora X-11, X-12 y X-13 del gobierno de los EE. UU. Para estimar los componentes estacionales de un dato. (Por medio de sofisticados promedios móviles, estos programas generan estimaciones de los componentes estacionales).

El programa de computadora luego usa las estimaciones obtenidas para desestacionalizar los datos (es decir, ajustar la estacionalidad). Los diseñadores de estos programas informáticos de ajuste estacional también han intentado abordar el problema de la constancia del componente estacional permitiendo que este componente varíe con el tiempo.

Por ejemplo, el componente estacional para las ventas minoristas en diciembre no será de la misma magnitud año tras año, sino que variará. Además, estos programas tienen instrucciones de emplear solo componentes estacionales estables en el procedimiento de ajuste estacional.

Cuando un programa descubre que los componentes estacionales a lo largo del tiempo no son estables, los datos sin procesar se dejan sin ajustar.

Parecería que por medio de sofisticados métodos estadísticos y matemáticos, estos programas podrían generar estimaciones realistas de los componentes estacionales de los datos, lo que a su vez permitirá determinar el componente cíclico.

Nótese nuevamente que los expertos económicos están interesados ??en establecer el estado del componente cíclico de los datos, como el producto interno bruto o el empleo, a fin de formarse una opinión sobre el estado de la llamada economía.

La fuerza de los componentes estacionales y, a su vez, los componentes cíclicos podrían determinar la dirección de la política del banco central, es decir, si el banco central ajustará o aflojará su posición de tasa de interés.

Sin embargo, la extracción del componente cíclico de los datos es de poca ayuda en lo que respecta a la comprensión del fenómeno del ciclo económico. Sin entender las causas clave que impulsan este fenómeno, es imposible establecer qué remedios deben implementarse para sanar la economía. Sin una teoría coherente, que se base en la identificación de las principales causas principales de los ciclos de auge y caída, ninguna cantidad de datos de tortura mediante los métodos matemáticos más avanzados funcionará. En consecuencia, el banco central que manipula la economía en respuesta a los datos ajustados por estacionalidad en lugar de mitigar los ciclos de auge y declive solo refuerza esta amenaza.

Conclusión

Para determinar el estado de una economía, los economistas opinan que la información sobre el componente cíclico de los datos económicos, como el PIB, podría ser de gran ayuda. Los expertos han llegado a la conclusión de que para evitar una posible recesión económica es importante contar con información sobre la magnitud del componente cíclico de los datos a corto plazo. Cuanto antes se pueda identificar el problema, más fácil será solucionarlo, por lo que se retiene. Los economistas opinan que al eliminar el componente estacional de los datos será posible aislar el componente cíclico. Sin embargo, a pesar de todos los métodos sofisticados que se utilizan, sin el uso del principio de "causa y efecto" no es posible, por medio de métodos estadísticos, determinar de qué se trata el fenómeno del ciclo de auge y declive. En consecuencia, no es posible establecer qué métodos adecuados deberían implementarse para contrarrestar el fenómeno del ciclo de auge y declive. Varias políticas del banco central que actúan sobre la información obtenida a partir de datos ajustados estacionalmente solo generan más inestabilidad económica. Si los economistas convencionales implementaran el marco de causa y efecto, descubrirían que la causa clave de los ciclos de auge y declive son las políticas del banco central. Tenga en cuenta que para llegar a esta conclusión no necesitamos métodos sofisticados ajustados por estacionalidad, sino la implementación del marco de causa y efecto que considera a los individuos como seres humanos y no como máquinas.

El artículo original se encuentra aquí.

1.Consulte el programa X-11 de la Oficina del Censo (https://www.census.gov/srd/www/sapaper/historicpapers.html).


Sobre esta noticia

Autor:
Ecoliberal (990 noticias)
Fuente:
miseshispano.org
Visitas:
33
Tipo:
Reportaje
Licencia:
Creative Commons License
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