La interesante experiencia con un indicador regional de actividad económica (IMAE) en Colombia

December 23, 2017

A nivel internacional el trabajo desarrollado por Stock y Watson (1991) ha funcionado como un catalizador para la construcción de indicadores mensuales de actividad económica. Sin embargo, la aplicación se ha concentrado en las estadísticas nacionales. No existe en América Latina aplicaciones de dicha metodología para una región al interior de un país.

Con base a un esfuerzo conjunto de dos investigadores de la Pontificia Universidad Javeriana Cali (PUJ) y dos economistas del Banco de la República en Cali, se viene aplicando una versión de dicha metodología desde el primer trimestre de 2015 para estimar el Indicador Mensual de Actividad Económica (IMAE) del Valle del Cauca (ver más aquí).

El indicador mensual de actividad económica (IMAE) ha permitido monitorear mensualmente las condiciones de la economía de la región. Ello implica una gran ganancia pues la publicación de la oficina nacional de estadísticas (DANE) para el PIB de los departamentos (provincias) es anual y tiene un rezago de hasta 10 meses. El IMAE se presenta como una opción para identificar en tiempo real el estado del ciclo la economía regional.

Los resultados del indicador de actividad económica muestran la aceleración o desaceleración de la economía del departamento y permiten además elaborar pronóstico para la tasa de crecimiento del PIB. Por ejemplo, desde que comenzamos las estimaciones, el IMAE ha evidenciado una tendencia a la desaceleración de la actividad económica en el departamento, que luego ha sido confirmada por las estadísticas oficiales. Hasta septiembre de 2017 la desaceleración no había tocado fondo (ver figura). 

La metodología utilizada para el cálculo del IMAE toma como punto de partida un modelo factorial dinámico (MFD). El MFD parte del supuesto de que existe una variable no observada o latente común a un grupo de diferentes variables observadas. Al emplear series relacionas con la actividad económica, la variable latente logra aproximar el estado general de la economía. El MFD busca identificar secuencias repetitivas y comunes en las series, es decir, los co-movimientos (ver nuestro artículo reciente en LARR)

El principal paso en la construcción del indicador es la búsqueda y selección de las variables de acuerdo con la estructura económica de la región y las características de la información disponible. La selección de las series para el cálculo del indicador deberá seguir los siguientes criterios: 1) series con periodicidad mensual que estén publicadas en el período de estudio, 2) variables con una alta correlación anual con el PIB departamental, 3) variables claves que representen diferentes sectores de la economía de la región (criterio económico), 4) variables cuyo rezago de publicación no sea tan elevado.

Por ejemplo, en el caso del IMAE para el Valle del Cauca las siete variables inicialmente seleccionadas que cumplieron con dichos criterios y que finalmente se emplean en la primera versión del IMAE son:Caña molida

  •          Despachos de cemento
  •          Consumo de energía del sector no residencial
  •          Venta de vehículos nuevos
  •          Exportaciones a precios constantes
  •          Índice de Producción Industrial Regional
  •          Importaciones a precios constantes

Las variables seleccionadas contienen información directa y/o indirecta sobre el conjunto las diferentes actividades claves de la economía regional ya sea por el lado de la oferta o por el lado de la demanda. Las variables que contiene el IMAE son del tipo que internacionalmente se emplea en los indicadores coincidentes de actividad económica. Por tanto, se espera que los puntos de inflexión del indicador coincidan en fecha con los puntos de inflexión del ciclo de la economía, a diferencia de lo que son los indicadores adelantados donde los puntos de inflexión adelantan el ciclo de la economía.

El IMAE le permite a las regiones contar con una herramienta de anticipación y verificación de las estadísticas oficiales de crecimiento económico, lo cual tributa a la efectividad de la política pública y le aporta señales tempranas al sector privado para la toma de decisiones.

La Pontificia Universidad Javeriana Cali está comprometida con la extensión de esta metodología a otras regiones de Colombia y de América Latina. En estos momentos se trabaja de la mano con el Banco de la República para llevar la experiencia al departamento de Antioquia.

Adicionalmente, la Pontificia Universidad Javeriana trabaja con la Cámara de Comercio de Cúcuta para estimar un IMAE para el departamento del Norte de Santander. El proyecto establece un proceso de transferencia tecnológica para que la Cámara de Comercio quede con las capacidades para emplear y actualizar el indicador de forma independiente. La transferencia tecnológica incluye la preparación en los conceptos y procedimientos de econometría de series temporales empleados en la metodología del IMAE y de los softwares para que pueda ser actualizado fácilmente (ver aquí).

  

 


Vidal, P., Sierra, L. P., Sanabria, J., & Collazos, J. A. (2017). A Monthly Regional Indicator of Economic Activity: An Application for Latin America. Latin American Research Review52(4), 589–605. DOI: http://doi.org/10.25222/larr.38

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Pavel Vidal
Pavel Vidal is associate professor at the Pontificia Universidad Javeriana Cali, Colombia. He previously worked at the Central Bank of Cuba. He has been a visiting researcher at Harvard University, Columbia University, Universidad Complutense de Madrid, University of Oslo, and Institute for Developing Economies (Japan External Trade Organization). Vidal has been a consultant to the World Bank, Inter-American Development Bank, Brookings Institution, and Atlantic Council. His areas of specialization include monetary policy and time-series econometric models.