Las estadísticas coyunturales corregidas de efectos estacionales y de calendario

Publicado el 6.Septiembre.2018 por IECA y archivado en Estadística

Las estadísticas económicas de carácter coyuntural permiten medir la evolución de variables como la producción industrial o las ventas del comercio, sin embargo, estos indicadores pueden verse alterados por efectos estacionales y/o de calendario.

Los efectos estacionales se refieren a movimientos periódicos o cuasi periódicos que ocurren con intensidad similar cada mes, trimestre o estación del año, mientras que los efectos de calendario corresponden a la diferente estructura que presentan los meses (o trimestres) en los distintos años (tanto en número de días, años bisiestos, como en su composición de días hábiles). La Semana Santa, con su carácter de festividad móvil, introduce un efecto de calendario pero también parcialmente estacional al celebrarse más en abril que en marzo.

El ajuste de estos efectos es necesario para interpretar de forma más clara y fácil la información que aportan los distintos indicadores económicos. Este tratamiento de las series de datos brutos da lugar a las series desestacionalizadas (corregidas de efectos estacionales y de calendario) que proporcionan una visión más nítida de la evolución del indicador.

Índice de producción industrial de Andalucía
Índice de producción industrial de Andalucía

En el gráfico puede observarse la evolución del índice de producción industrial en Andalucía mediante la serie de datos brutos y la serie corregida de efectos estacionales y de calendario. Ambas siguen la misma tendencia creciente pero la segunda es más estable. Las mayores caídas de la serie bruta se presentan en febrero, abril y agosto, mientras que aparecen incrementos significativos en junio y julio, por ejemplo. Una de las diferencias más significativas se produce en el mes de abril de 2017: la serie bruta presenta un descenso de la producción industrial del 0,5% respecto al mismo mes del año anterior, mientras que la serie corregida muestra un aumento del 8,4%. Esto puede deberse, entre otros factores, a que la Semana Santa de 2016 se celebró en marzo y la de 2017 en abril, y este efecto se revisa al corregir el efecto calendario. Unido esto a la corrección del efecto estacional, se observa un significativo aumento donde a priori había un descenso.

Tanto desde el sector público (oficinas de estadística, bancos centrales,..) como desde el privado se trabaja con series temporales realizando este ajuste estacional para proceder al análisis de la coyuntura.

Pese a tratarse de una práctica habitual, es objeto de debate ya que al poder utilizar diferentes métodos y herramientas informáticas pueden obtenerse diferentes resultados según la elección realizada. Por ello es importante seguir los estándares y recomendaciones establecidas y mostrar transparencia sobre el procedimiento utilizado.

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