Desestacionalizar IPI en las islas Baleares: una guía para el modelo más adecuado

El Índice de Producción Industrial (IPI) es un índice coyuntural que muestra signos de estacionalidad en las Baleares debido al alto grado de actividad económica en una época del año (de mayo a octubre) y la reducción de esta en el resto del año. Por ello, desestacionalizar IPI en las islas Baleares significa que con su serie temporal podamos analizar de forma clara los ciclos económicos que se producen durante el lapso temporal.

Tal y como cita el INE “el principal objetivo del ajuste estacional es filtrar las series de estas fluctuaciones estacionales y de efectos calendario, de forma que la información que aportan sea más clara y fácil de interpretar”.

Este artículo es un proyecto realizado en mis prácticas de carrera en la Dirección General de Economía y Estadística de las Islas Baleares (DGEE) con el fin de obtener una guía sobre que modelos se pueden aplicar al ajuste estacional y de calendario sobre las Baleares. Para lograr los objetivos fijados se han necesitado los software estadísticos Gretl, Demetra+ y Tramo-Seats.

Se realiza con los datos de la serie que muestra el IBESTAT desde enero del 2002 hasta enero del 2015.

Cada uno de los modelos tiene dos apartados, en uno se aplica los parámetros de la parte del Tramo y en el otro los parámetros de la parte del Seats.

Este ajuste se realiza en varios modelos:

  • Modelo 1: se estima manualmente el modelo mediante Gretl y se desestacionaliza con el programa Tramo-Seats con RSA=0.
  • Modelos 2 y 2.1: se estima manualmente el modelo mediante Gretl y se desestacionaliza con el programa Tramo-Seats con RSA=0, se introducen regresores de días festivos (modelo 2) o regresores de días festivos y año bisiesto (modelo 2.1)
  • Modelos 3 y 3.1: se estima manualmente el modelo mediante Gretl y se desestacionaliza con el programa Tramo-Seats con RSA=0, se introducen regresores de días hábiles con metodología INE y año bisiesto (modelo 3), o regresores de días hábiles metodología INE, Semana Santa festivos y efecto año bisiesto (modelo 3.1)
  • Modelo 4: Mediante Tramo-Seats se estima automáticamente el modelo y se desestacionaliza con RSA=4.
  • Modelos 5, 5.1, 5.1.2 y 5.2: Mediante Tramo-Seats se estima automáticamente el modelo y se desestacionaliza con RSA=3 (modelo 5), se añaden días festivos (modelo 5.1), días festivos más el regresor de año bisiesto (modelo 5.1.2) o se añaden regresor de días hábiles y año bisiesto (modelo 5.2)
  • Modelo 6: mediante Tramo-Seats se estima automáticamente el modelo y se desestacionaliza con RSA=3 siguiendo la metodología que aplica el EUSTAT.
ESTIMACIÓN DEL MODELO:

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares IPIG bruto

La gráfica muestra índices de estacionalidad debido a las repetidas variaciones que se producen al año. Para trabajar con datos más ajustados, se transforma la serie en logaritmos neperianos.

Lo primero de todo a realizar, es comprobar si la serie sigue una distribución normal y si es estacional.

A continuación se comprueba la estacionariedad analizando el correlograma:

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares correlograma

La función de autocorrelación simple (FAC) ni en su parte regular, ni en su parte estacional decrecen rápidamente hacía cero, por lo que la serie del IPIG no es estacionaria. En el correlograma también se puede ver como la serie está afectada con la estacionalidad, ya que la FAC representa unos coeficientes en forma sinusoidal que decaen lentamente. Para conseguir que la serie sea estacionaria se debe diferenciar o lo que es lo mismo, se ha de integrar.

Si se aplican integraciones, el resultado parece dar un SARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1).

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares datos gretl

Los coeficientes muestran resultados significativos y las raíces son mayores a la unidad, por lo que se consigue la estacionariedad y no hay muestras de sobrediferenciación.

Otra forma de verlo y que ayuda a comprender el modelo es observando el correlograma de los residuos:

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares residuos

Tal y como muestra el correlograma los residuos parecen blanqueados y no se perciben síntomas de autocorrelación entre los residuos. El último retardo muestra:

RETARDO            FAC          FACP         Estad-Q.          [Valor p]

      50              -0,0209       -0,0350      42,1017            [0,779]

Este resultado indica que el estadístico Q es pequeño y el modelo acepta la hipótesis nula al 78%, demostrando que el modelo es más que aceptable. Como ya se ha obtenido el modelo, el siguiente paso es ajustar la serie de su efecto estacional y  su efecto calendario. Para ello se utiliza el software Tramo-Seats.

COMPARACIÓN DE LOS MODELOS Y ELECCIÓN DEL MÁS ADECUADO:

En este apartado se comparan los modelos en base a su calidad y mejor ajuste, para así poder decidir qué modelo es el más adecuado a la hora de realizar el ajuste estacional y el ajuste de efectos calendario para el IPI General de las Islas Baleares.

Calidad de los modelos:

Para demostrar la calidad de los modelos se utilizan el Criterio de Información de Akaike (AIC) y el Criterio de Información Bayesiano (BIC). También se analiza el error estándar de cada modelo.

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares resultados BIC AIC

Si la elección del modelo solo se basara en los criterios de Akaike y Bayesiano, el modelo 3 sería la elección más adecuada, ya que presenta los dos criterios más negativos y el menor error estándar. Pero la elección del modelo adecuado no solo puede basarse en estos dos criterios; se debe profundizar más. En el estudio que aplica TSW+ ya denota que modelos tienen una buena estimación y cuales tiene una estimación más pobre o aceptable.

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares modelos aceptables o no

Por lo tanto, ya podemos descartar seis modelos que no superan los requisitos de TSW+ para obtener una buena estimación. Los modelos 2, 2.1, 5, 5.1, 5.1.2 y 5.2 quedan descartados.

Los que mejores modelos presentan y mejores criterios de calidad ofrecen son (de mejor a peor): modelo 3, modelo 3.1, modelo 1, modelo 6 y modelo 4. De este modo a partir de ahora solo se compararán estos cinco modelos.

Otra forma de analizar la elección del modelo adecuado es comparando los parámetros y contrastes que aplica TSW+ y ver cuáles son más significativos.

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares coeficientes

Los TRAD1, TRAD2, EAST1 y OUT son los efectos trading day, año bisiesto, Semana Santa y outliers respectivamente, que aplica automáticamente el TSW+, mientras que REG1, REG2 y REG3 son los regresores que se introducen en el programa manualmente.

El significado de REG1, REG2 y REG3 varía según el modelo, siendo:

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares días habíles

– El mayor t-valor para el efecto trading day los representa el modelo 3, mientras que para el año bisiesto es el modelo 3.1.

– Para comparar el efecto Semana Santa son el modelo 1 y 6, los cuales son muy similares, siendo un poco superior el modelo metodológico del EUSTAT. En cambio, en el modelo 3.1 con la metodología INE no es significativo, por lo que no afecta lo suficiente al modelo como para tener en cuenta tal efecto.

En conclusión, se puede afirmar que los modelos más adecuados para el IPI General de las Islas Baleares son modelo 3, el modelo 3.1 y el modelo 1, ya que son los que superan con mejor nota todos los requisitos.

En teoría el modelo más adecuado debería ser el que aplica el INE con 4 regresores, uno de días hábiles, dos de Semana Santa (festivos y hábiles) y otro del efecto año bisiesto. El modelo 3.1 tiene tres regresores, descartando el regresor de Semana Santa de hábiles. Este modelo es bueno pero no supera al modelo 3, ya que el efecto que produce el añadir dicho regresor no es significativo, por lo que el modelo empeora. Si además de esto se le añade el regresor de Semana Santa hábiles, el modelo empeora aún más (AIC: -405.241 BIC: -5.5707 SE: 0.0560658 con REG2 para Semana Santa festivos con t-valor de 0,80 y REG3 para Semana Santa hábiles con t-valor de -0,08).

El caso de las Islas Baleares es algo curioso, debido a que es una comunidad autónoma con una sola provincia y casi todo el peso del IPI lo ocupa Palma. A parte de esto, los datos con los que se cuentan no son los mismos que los que obtiene el INE, ya que dicho instituto obtiene datos de las 17 CCAA y en el caso de Baleares no se puede realizar una ponderación adecuada debido a la falta de información.

– Los resultados del modelo 6 con la metodología del EUSTAT han dado resultados más bajos que los modelos 3, 3.1 y 1. Este hecho puede haberse dado debido a que el modelo que se aplica en este proyecto es el directo, al contrario del que aplica el EUSTAT que desestacionaliza indirectamente en base a sus provincias realizando una ponderación entre ellas.

– El modelo 4 presenta unos resultados idénticos al modelo 1, pero a la hora de fijarse en los criterios de calidad muestra mejores resultados el modelo 1.

Por lo tanto, se ha tomado la decisión de elegir el modelo 3 como el más adecuado para aplicar los ajustes de efecto estacional y calendario, debido a que este obtiene los mejores resultados y se estima de forma manual su modelo. Una vez aplicado el modelo, este queda fijo, solo pudiendo variar en caso de que se estime necesario en futuras revisiones. En cambio, el modelo 1 aplica su modelo de forma automática, pudiendo variar el solo en próximas revisiones. Por lo tanto, es más recomendable estimar manualmente el modelo mediante Gretl y luego desestacionalizar mediante TSW+ con un regresor de días hábiles con la metodología del INE y otro regresor con el efecto del año bisiesto.

Una vez elegido el modelo se ha de centralizar la serie con el año base, en este caso con el año base de 2010, esto es, dividir cada dato entre la media del año base y multiplicar por 100.

REVISIONES FUTURAS PARA DESESTACIONALIZAR IPI EN LAS BALEARES:

La política de revisiones que se aplica en este proyecto se basa en la que aplica el INE. Para saber en qué períodos se han de revisar los datos, el programa TSW+ muestra una serie de filtros los cuales según el modelo te indica un mínimo y un máximo de años en que se ha de revisar la serie antes de pasar de provisionales a definitivos. Se utilizan dos, el filtro concurrente de los pesos de la tendencia asimétrica y el filtro concurrente de los pesos de la serie ajustada asimétrica.

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares revision primer filtro

Como muestra la gráfica, los dos primeros años (hasta 25 meses exactamente) es necesario revisar la serie hasta un máximo de 4 años (unos 50 meses).

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares revision segundo filtro

En este filtro se demuestra la misma conclusión, deber haber un mínimo de 2 años de revisiones hasta un plazo máximo de 4 años.

La reidentificación del modelo, de filtros, de outliers y regresores del efecto calendario es cada año en el mes de enero. La reestimación de los parámetros y recálculo de los componentes se realiza mensualmente.

Para una información más detallada y actualizada del modelo 3 (datos hasta el mes de agosto de 2015), podéis ver la monografía de la revista de coyuntura económica de las Islas Baleares de noviembre de 2015.

GRÁFICAS DEL MODELO 3:

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares ciclo tendencia

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares estacional

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares irregular

Desestacionalizar IPI en las Islas Baleares general

“Agradecimientos al EUSTAT por su atención y la ayuda ofrecida con su metodología”


Artículo escrito por:

Daniel García López
Daniel García López
Fundador y DirectorGraduado en Economía por la Universidad de las Islas Baleares (UIB). Actualmente cursando un máster en Análisis de Datos Masivos (Big Data) para Economía y Empresa impartido por la UIB. Especializado en investigación económica, en Data Science y todo lo relacionado con el mundo del análisis de datos, principalmente análisis basados en modelos predictivos y de aprendizaje automático.

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