“La economía occidental, al borde del colapso” de Juan Laborda, en vozpopuli

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“En un reciente blog en este medio, Alejandro Hidalgo, profesor de Coyuntura y Predicción, explicaba cómo con la información disponible y con ciertas técnicas se pueden realizar previsiones. Además, de manera acertada, recalcaba por qué el predecir es extremadamente importante. Se trata de tener información sobre cuál y cómo puede ser el futuro cercano. Concretamente el profesor Hidalgo mostraba un gráfico sobre la previsión en tiempo real del PIB patrio del tercer trimestre y como se adaptaba a los errores o sorpresas en indicadores macro y de sentimiento. Se trata del Ñ-Sting (Spanish Short Term Indicator Growth) de Manuel Camacho y Gabriel Pérez-Quiros, dos excepcionales económetras patrios, y que por fin está ya disponible en la página web de la Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (AIReF).

En base a esos indicadores, para distintas áreas geográficas, lo que quiero demostrar es que la economía occidental se ha dado la vuelta y ya está a punto de un gran colapso. En el caso español la desaceleración está siendo brutal (de crecer con datos de mayo al 1,1% intertrimestral a solamente el 0,6% actual). Además, gran parte de ese crecimiento está siendo inducido artificialmente vía más deuda –también en el sector privado–. Pero déjenme explicar algo de teoría (procuraré no ser tedioso).

Algo de teoría

La evaluación en tiempo real de la evolución de la situación económica en el corto plazo es una tarea muy compleja. Por un lado, las variables macroeconómicas se publican con bastante retraso, y, en ocasiones, los datos disponibles son incompletos e insuficientes. Por otro, no es inmediato como integrar de forma estructurada la información a veces contradictoria que suministran diversos indicadores económicos. Para facilitar esa integración se ha producido en los últimos años avances significativos en el desarrollo de modelos de predicción en tiempo real que permiten incorporar las distintas piezas de información relevantes para la previsión de variables económicas, a medida que dicha información está disponible.

Sin duda alguna los más novedosos fueron los modelos para la predicción en tiempo real de la tasa de crecimiento del PIB en la zona Euro (EURO-STING), y España (Ñ-STING) de Máximo Camacho y Gabriel Pérez-Quiros. El primero lo utiliza el Consejo de Gobierno del BCE y el segundo Banco de España, y ahora la AIReF. En Estados Unidos, con cierto retraso -Pérez-Quiros trabajó 15 años en la Reserva Federal de New York-, la Reserva Federal de Atlanta ha empezado a publicar desde principio de 2015 el indicador “GDPNow real GDP forecast” copia de nuestro Ñ-Sting y Euro-Sting. Este indicador complementa al índice de indicadores de actividad adelantado de la FED de Chicago (CFNAI o Chicago Fed National Activity Index).

En términos no técnicos, la idea del modelo es que existe un componente común dinámico (el ciclo económico) que ayuda a explicar simultáneamente el comportamiento del PIB y de todos los indicadores, además de un componente idiosincrásico que determina los movimientos que no responden a la dinámica de ese factor común. En estas condiciones, los movimientos de cada indicador ayudan a anticipar, en parte, la tendencia del componente común y, por tanto, del PIB. Además, cuantos más indicadores tiendan a coincidir en anticipar un mismo comportamiento del factor común, mayor será la verosimilitud de que este último se esté moviendo, efectivamente, en la dirección anticipada individualmente por cada uno de ellos. En el EURO-STING y el Ñ-STING el objeto de predicción es la tasa de crecimiento intertrimestral del PIB de la zona Euro y España, respectivamente, durante el trimestre corriente y los dos posteriores. La predicción se basa en indicadores mensuales que se refieren, bien al sentimiento de los agentes económicos, o bien al comportamiento efectivo de diferentes sectores. Utilizan datos en tiempo real para continuamente actualizar medidas y previsiones de una variable de frecuencia más baja, el PIB. Otra característica básica del modelo es que permite evaluar el impacto que la información contenida en los nuevos anuncios de cada indicador tiene en las predicciones de las tasas de crecimiento del PIB. Las previsiones dinámicas completas de cada indicador deberían ser utilizadas para discriminar entre las partes predecibles y no predecibles de los nuevos datos anunciados y a partir de ellos cambiar las previsiones de la tasa de crecimiento en consecuencia…”

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