Un Indicador Líder de Corto Plazo para la Economía Peruana · propuestos por Shiskin y Moore (1967): significancia económica ... Muestran que la predicción tiene un nivel alto

Un Indicador Líder de Corto Plazo para la Economía

Peruana

XXIV Encuentro de Economistas del BCRP

Freddy Espino y Carlos MendiburuDiciembre, 2006.

1. Introducción y Motivación

Bajo el Esquema de Metas Explícitas de Inflación, el BCR necesita indicadores adelantados de la actividad económica.Anticipar la evolución del PBI mensual con dos o tres meses de adelanto.Necesidad de continua revisión de las variables consideradas como indicadores líderes (Lahiri y Moore, 1991).Tarea de la Subgerencia.

2. ¿Qué son los Indicadores Líderes?

Son variables que anticipan la evolución del productoLa condición necesaria que tienen que cumplir es que tienen que tener una alta correlación anticipada con respecto al producto. Pero no es condición suficiente.

,max ( , *) 0k t lx yρ −⎡ ⎤ ≠⎣ ⎦

0l l≥ >Se pueden predecir tasas de crecimiento del producto o puntos de giro del ciclo. Sin embargo, es más difícil predecir las recesiones que las expansiones (Webb, 1991).

2. ¿Qué son los Indicadores Líderes?(cont.)

Parte del éxito de la metodología de indicadores líderes frente a otras técnicas econométricas es atribuible al uso de los criterios de selección propuestos por Shiskin y Moore (1967):

significancia económica confiabilidad estadísticaadelanto consistente de expansiones y recesionesconformidad histórica con ciclos económicossuavidad o no confusión con movimientos en el componente irregulardisponibilidad oportuna del indicador

Adicionalmente:Deben representar diversos sectores de la economía

En Perú el estudio de los indicadores líderes es relativamente reciente.

Escobal y Torres (2002): analizan 200 variables, identifican 14 como indicadores líderes. Construyen un índice lineal donde las ponderaciones corresponden a los puntajes de giro y tendencia.

Kapsoli y Bencich (2002): analizan 181 variables y eligen 12 como indicadores líderes. El índice construido predice cambios en la fase del ciclo, y lo usan para proyectar el crecimiento del PBI, utilizando un modelo no lineal de redes neuronales. Muestran que la predicción tiene un nivel alto de confiabilidad.

Morón, Casas y Carranza (2002): elaboran dos índices: uno siguiendo la metodología del The Conference Board y uno de difusión. Además construyen un sistema de probabilidades de ocurrencia de turning points.

Ochoa y Lladó (2003): analizan 519 variables y eligen 16 como indicadores líderes. Estiman dos índices: uno para la trayectoria del PBI y otro para identificar los puntos de giro del ciclo. Elíndice detecta las expansiones con más precisión que los iniciosde las recesiones.

INDICADORES LÍDERES DE ACTIVIDAD ECONÓMICA PARA PERÚ

Autores

Puntos de giro Trayectoria

PBI primario X X XProducción de bienes intermedios XProducción de bienes de consumo XProducción y ventas de barras de construcción XVenta interna de petróleo diesel XFabricación de productos químicos, caucho y plásticos XProducción de electricidad XConsumo de agua en Lima Metropolitana y Callao XPBI construcción XExportaciones no tradicionales XImportaciones de bienes intermedios XVar. % precios de maquinaria y equipo importado XVar. % IPM productos nacionales X

Términos de intercambio XTasa efectiva de fondos federales de EUA XCotización del oro XCotización de los bonos Brady X XRiesgo país X

Recaudación de IGV X X XRecaudación de aduanas por ISC XGastos no financieros del gobierno central X X XAhorro en cuenta corriente del gobierno central XContribuyentes que pagan/Número de RUC activos X

Tasa de encaje efectivo X XTasa de interés activa en moneda nacional XTasa de interés activa en moneda extranjera hasta 360 días XTasa pasiva de corto plazo en MN XTasa del saldo de certificados de depósitos BCRP XSpread de plazos de la tasa pasiva en moneda nacional XDinero X XM1 XCrédito del sistema bancario al sector privado X XCrédito total / Liquidez del sistema bancario XÍndice General de Bolsa de Valores de Lima XReservas internaciones netas del sistema bancario X XApalancamiento de la banca comercial X

Expectativas Índice de Confianza de Apoyo X X

* La variable objetivo a predecir en este caso es el PBI no primario.

Ochoa y Lladó (2003)Indicador Escobal y Torres (2002)

Kapsoli y Bencich (2002)

Morón at. al. (2002)*

Sect

or F

inan

cier

oSe

ctor

Fis

cal

Ento

rno

Inte

rnac

iona

lSe

ctor

Rea

l y P

reci

os

3. Metodología

a) Estimación de los componentes cíclicos de cada serie.

b) Selección de variables antecedentes.a) Determinación del grado de asociación.b) Criterios deseables. c) Este trabajo enfatiza la estabilidad de la relación entre

los indicadores líderes y el producto.

c) Combinación de las variables.a) Funciones Linealesb) Funciones No Linealesc) Criterios que incorporen medidas de poder predictivo (no

sólo Error Cuadrático Medio).

4. DatosSe usaron 238 variables:

Sector Real (36)Precios (23)Sector Monetario (75)Sector Externo (66)Sector Fiscal (32)Mercado Laboral (6)

Las fuentes de datos son el BCRP y el INEI, principalmente.

5. Resultados

Los indicadores líderes elegidos, de 95 variables que adelantan al producto, son:

1. Liquidez del Sistema Bancario (Real).2. Recaudación del Impuesto General a las Ventas

Interno (Real).3. Gastos de Capital del Gobierno Central (Real).4. Recaudación del Impuesto a la Renta.5. Tasa Activa en Moneda Nacional.6. Índice General de la Bolsa de Valores de Lima.7. Índice de Volumen de las Exportaciones.

5. Resultados

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

Ene-

97

Ene-

98

Ene-

99

Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06

PBI LIQSB Real

-3

-2

-1

0

1

2

3

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

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97

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Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06

PBI IGVINr

-3

-2

-1

0

1

2

3

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

Ene-

97

Ene-

98

Ene-

99

Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06PBI GKr

-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

2,5

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

Ene-

97

Ene-

98

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Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06

PBI IRE

5. Resultados

-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

2,5

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

Ene-

97

Ene-

98

Ene-

99

Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06

PBI TAMN

-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

Ene-

97

Ene-

98

Ene-

99

Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06

PBI IGBVL

-3

-2

-1

0

1

2

3

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

Ene-

97

Ene-

98

Ene-

99

Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06

PBI IVolEx

5.1 Identificación de variables adelantadas (I)

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

t -1

2

t -1

0

t -8

t -6

t -4

t -2 t

t +

2

t +

4

t +

6

t +

8

t +

10

t +

12

Liq. Sistema Bancario (Real)

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

t -1

2

t -1

0

t -8

t -6

t -4

t -2 t

t +

2

t +

4

t +

6

t +

8

t +

10

t +

12

IGV Interno (Real)

-0,4-0,3-0,2-0,10,00,10,20,30,40,50,6

t -1

2

t -1

0

t -8

t -6

t -4

t -2 t

t +

2

t +

4

t +

6

t +

8

t +

10

t +

12

Gasto de Capital del Gobierno Central (Real)

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

t -1

2

t -1

0

t -8

t -6

t -4

t -2 t

t +

2

t +

4

t +

6

t +

8

t +

10

t +

12

Impuesto a la Renta

5.1 Identificación de variables adelantadas (II)

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

t -1

2

t -1

0

t -8

t -6

t -4

t -2 t

t +

2

t +

4

t +

6

t +

8

t +

10

t +

12

IGBVL

-0,2

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

t -1

2

t -1

0

t -8

t -6

t -4

t -2 t

t +

2

t +

4

t +

6

t +

8

t +

10

t +

12

Índice de Volumen de las Exportaciones

-0,7

-0,6

-0,5

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0

t -1

2

t -1

0

t -8

t -6

t -4

t -2 t

t +

2

t +

4

t +

6

t +

8

t +

10

t +

12

TAMN

5.2 Pruebas de Estabilidad (I)

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

25 50 75 100

Liquidez del Sistema Bancario

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

25 50 75 100

TAMN

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

25 50 75 100

Indice General de la Bolsa de Lima

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

25 50 75 100

Indice de Volumen de Exportaciones

5.2 Pruebas de Estabilidad (II)

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

25 50 75 100

Recaudacion del Impuesto a la Renta

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

25 50 75 100

Recaudación del Impuesto General a las Ventas Interno

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

25 50 75 100

Gasto de Capital del Gobierno Central

5.3 The Conference Board (I)

Metodología:Se desestacionalizan las series, si fuese necesario.Se identifican las adelantadas o rezagadas.Se estima las variaciones porcentuales.Se pondera por la inversa de su volatilidad.Se pone el año base.

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

Ene-

97

Ene-

98

Ene-

99

Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06

PBI Índice

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

Ene-

97

Ene-

98

Ene-

99

Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06

PBI Índice

El índice, aunque mantiene la misma tendencia que el PBI, es demasiado errático en la predicción de la tasa de crecimiento del producto.

Niveles En Var.%

5.3 The Conference Board (II)

5.3 The Conference Board (III)

0,37

0,38

0,39

0,40

0,41

0,42

0 1 2 3 4 5 6

Thei

l

Coeficiente de Theil

El menor coeficiente no tiende a cero (0.39), lo cual indica que la predicción es muy errática.

∑∑

∑+

+=

+

+=

+

+=

+

−

hT

Ttt

hT

Ttt

hT

Tttt

hyhy

hyy

1

2

1

2

1

2

//

/)(

¿Con qué adelanto predice mejor?

5.4 Índice de Corto Plazo (Preliminar) (I)

-.03

-.02

-.01

.00

.01

.02

.03

-2

-1

0

1

2

3

1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006

Residual Actual Fitted

-.08

-.04

.00

.04

.08

4.2

4.4

4.6

4.8

5.0

5.2

1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006

Residual Actual Fitted

( ) ( )t ty t t ε= Φ + Ε +tj

tjt upAxcy ++= ∑=

7

1, )(

Componente Cíclico

Componente No Cíclico

5.4 Índice de Corto Plazo (Preliminar) (II)

60

80

100

120

140

160

180

200

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

Ene-

97

Ene-

98

Ene-

99

Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06

ILCP PBI

-10

-5

0

5

10

15

20

Ene-

92

Ene-

93

Ene-

94

Ene-

95

Ene-

96

Ene-

97

Ene-

98

Ene-

99

Ene-

00

Ene-

01

Ene-

02

Ene-

03

Ene-

04

Ene-

05

Ene-

06

ILCP Var.% PBI Var.%

Niveles Var. %

Buena predicción en niveles... ...pero no tan buena en tasas de variación.

5.5 Evaluación fuera de la muestra (Theil)

0,00

0,01

0,01

0,02

0,02

0,03

0,03

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57

LEV

Niveles Var. %

Theil [0 , 0.03] Theil [0 , 0.60]

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57

VAR

6. Conclusiones - Agenda

La selección de indicadores líderes se ha realizado con procedimientos estándar, agregando particular énfasis en un criterio de estabilidad.El índice The Conference Board ayuda a predecir la tendencia.El ILCP estimado tiene un buen desempeño al predecir la parte cíclica, pero se requiere una metodología que no sobreestime el crecimiento de la tendencia.

6. Conclusiones - Agenda

Mejorar la estimación de la parte no cíclica del PBI.Probar combinaciones no lineales.Incorporar dos criterios adicionales en la selección de indicadores líderes:

Medidas de poder predictivo.Correlaciones parciales móviles.

Descripción explícita y detallada del procedimiento utilizado.Construir un índice coincidente y un índice que lo adelante.

Un Indicador Líder de Corto Plazo para la Economía

Peruana

XXIV Encuentro de Economistas del BCRP

Freddy Espino y Carlos MendiburuDiciembre, 2006.