El Ind-ALDE se ha actualizado para el mes de febrero con los datos publicados hasta diciembre de producción industrial y ventas, y hasta enero de ESI y afiliados. El valor del indicador para enero es de 2,6, un poco superior al valor de 1,9 de diciembre.
Recientemente el Comité de Fechado del Ciclo de la Asociación Española de Economía ha determinado que el nuevo valle de la economía española sucedió en abril de 2020, lo que unido a la determinación del pico en febrero de 2020, nos permite incluir en el gráfico un área sombreada que hace referencia a la recesión económica derivada de las restricciones sanitarias impuestas por la pandemia. Como se observa en el gráfico, el Ind-ALDE delimita con una alta sincronización el ciclo económico español.
Con los datos que tenemos disponibles a la hora de elaborar el indicador compuesto, los indicadores individuales que aparecen en enero muestran signos positivos y los que hacen referencia a diciembre muestran signos negativos. En concreto, las tasas interanuales de la producción industrial y de las ventas crecen menos en diciembre (2,6% y 5,7%) que en noviembre (5,4% y 6,5%). En enero, el ESI tomó el valor de 108,9 y los afiliados crecieron 4,6%, mejores datos que los publicados en diciembre (108,5 y 2,6%, respectivamente).
Voy a completar esta entrada con una explicación técnica de la modificación que se ha realizado en la construcción del indicador para paliar, al menos en parte, el efecto escalón que producen los datos excepcionalmente atípicos derivados de las restricciones a la movilidad impuestas por las autoridades sanitarias, especialmente en el comienzo de la pandemia.
Para entender este efecto, debemos fijarnos en el gráfico anterior donde se muestran las tasas de crecimiento interanuales de la producción industrial y de las ventas desde enero de 2020. Como se puede observar, durante los meses de marzo a mayo de este año, las restricciones sanitarias dieron lugar a tasas de crecimiento interanuales negativas desconocidas desde que se tienen registros de ambos indicadores. Para los mismos meses del año siguiente, el efecto escalón implica que se generen de manera artificial enormes tasas de crecimiento interanuales, lo que implica que aparezca un efecto escalón en el indicador compuesto.
Estos datos atípicos son relativamente fáciles de controlar en el contexto de modelos econométricos estimados con filtros de Kalman. En línea con la corrección que proponen recientemente Schorfheide y Song (2021), una solución a este problema consiste en suponer que los datos atípicos no se observan y dejar que el propio filtro estime estos datos “no observados”. A efectos prácticos, el método consiste en usar las series temporales de tasas de crecimiento interanuales de la producción industrial y las ventas con algunos datos “no observados”, tal y como aparecen en el siguiente gráfico.
