Eventos como la pandemia o el conflicto de Ucrania complican la tarea de pronosticar las fluctuaciones del mercado, por lo que buscan métodos alternativos y refuerzan su colaboración con las entidades privadas
María Antonia Martínez Luengo, directora del Departamento de Cuentas Nacionales del Instituto Nacional de Estadística (INE), ha explicado este miércoles en el Congreso que los modelos basados en series temporales “han dejado de servir” para predecir el devenir de la economía. Episodios como la pandemia o la guerra en Ucrania han dejado obsoletos estos métodos, por lo que el organismo ha empezado a recurrir a otros instrumentos como la inteligencia artificial (IA) para hacer sus predicciones.
Como los modelos de las series temporales se basan en lo que ha ocurrido en el pasado para predecir el futuro, la directora ha indicado que acontecimientos como la pandemia en 2020, el bloqueo del Canal de Suez en 2021 o el estallido de la guerra en Ucrania en 2022 han provocado “rupturas y fluctuaciones tremendamente importantes” que han dejado inútiles las predicciones hechas con series temporales.
Durante una jornada en el Congreso promovida por Sumar, que ha congregado a profesionales de la estadística macroeconómica para charlar sobre el futuro de las cuentas nacionales, Luengo ha señalado que en 2020 el gasto turístico en España cayó a prácticamente cero durante dos meses, por lo que no se podía comparar lo sucedido en ese período con otros anteriores ni tampoco servía para los datos de años siguientes, pues los de 2020 estaban sometidos a una circunstancia extraordinaria.
El problema se agrava en los avances estadísticos
Un problema que se agravaba en los avances estadísticos que normalmente publica el INE para el dato del Producto Interior Bruto (PIB). La directora ha indicado que los indicadores avanzados del PIB se publican 30 días después del trimestre de referencia, cuando todavía no están disponibles los datos del tercer mes para la mayoría de indicadores coyunturales.
“¿Qué hacíamos tradicionalmente? Utilizar modelos de series temporales para predecirlo. Esto ya no sirve”, ha indicado Martínez Luengo.
Para solucionar este problema y evitar el uso de series temporales, el INE se comprometió con los plazos de publicación de estadísticas, según lo establecido en el Código de Buenas Prácticas, y recurrió a “métodos innovadores en la contabilidad trimestral”, basados en el uso de tecnología avanzada o incluso la colaboración público-privada.
“Lo que hicimos fue intensificar la cooperación tanto con otras instituciones como con otras unidades del INE, incluso con instituciones privadas para obtener resultados, indicadores, datos adelantados de los indicadores estadísticos correspondientes al tercer mes”, ha comentado Martínez Luengo.
En el apartado de fuentes privadas se utilizaron datos de uso de tarjetas de crédito, al tiempo que se impulsaron proyectos basados en inteligencia artificial y, más concretamente, en métodos de machine learning para conseguir sacar ese dato adelantado.
La estacionalidad, otro reto
Otros retos a los que se ha enfrentado el INE en los últimos años, según ha comentado la directora de Cuentas, han tenido que ver con el ajuste estacional de calendario de las series temporales y las relaciones estadísticas entre las variables a tener en cuenta.
Sobre este último punto ha indicado, por ejemplo, que la retirada de efectivo en los cajeros ha dejado de ser un buen indicador para predecir el gasto en consumo final de los hogares, puesto que cada vez más gente paga con tarjeta y más si cabe después de la pandemia.
Para solucionar la problemática relacionada con la estacionalidad, el INE ha desarrollado una herramienta conocida como Time Series Exhaustive Automatic Model (TEAM), que permite de forma automática desestacionalizar cada serie temporal.
“Eso reduce mucho los tiempos de compilación, además de evitar interpretaciones subjetivas que en algún determinado momento se podrían producir si esto se hiciese de forma manual”, ha dicho la directora del Departamento de Cuentas Nacionales del INE.
Proyectos de futuro
Al final de su intervención, la directora del INE ha repasado algunos proyectos que la institución tiene pensado llevar a cabo más allá de septiembre.
La idea del Instituto para el futuro pasa por centrar el análisis de las cuentas nacionales en un enfoque más global que vaya más allá del PIB, de modo que se introduzcan aspectos de bienestar, de distribución de renta, sostenibilidad medioambiental o gasto de recursos naturales.
En lo que se refiere a las acciones concretas, se hará una revisión extraordinaria de las cuentas nacionales, que es recomendada por los organismos internacionales y se hace cada cinco años con la idea de introducir nuevas fuentes y métodos que han ido apareciendo durante ese período para optimizar la estadística.
La realizarán todos los países de la Unión Europea y en el caso de España el INE se coordinará con el Banco de España y con la Intervención General de la Administración del Estado (Igae) para acometer la operación, sobre la que no se espera una revisión “significativa” con lo publicado hasta la fecha.
El INE también realizará cuentas distribucionales de los hogares, que en resumen distribuirán la renta y el consumo por persona para obtener una visión de la distribución por hogares más o menos favorecidos.
Por último, elaborará una tabla de origen y destino de la economía digital, después de haber llegado a un consenso para definir qué es un producto digital y una actividad digital y obtener una metodología al respecto. A esto se sumarán nuevos estudios de la economía social, para incluir no sólo las instituciones sin fines de lucro y otras instituciones similares, sino también el trabajo voluntario.