? ¿Qué son la estacionalidad y los efectos de calendario?
Para medir el desempeño de los indicadores económicos de un país o de un negocio, hay que considerar la estacionalidad y los efectos de calendario.
Al medir la evolución temporal de los indicadores económicos de un país o un negocio, lo más común es medir el crecimiento. Sin embargo, hay muchas formas de medirlo. Según cómo lo hagamos, los resultados podrán ser más o menos útiles para hacer un análisis.
Pongamos por ejemplo a un empresario que tuvo ventas por 100 mil pesos en diciembre de 2018 y por 50 mil en enero de 2019. El comerciante podría entrar en pánico. Después de todo una caída del 50% de un mes a otro no es poca cosa. Sin embargo, en muchos negocios, es común que en diciembre las ventas incrementen por las compras navideñas. Es decir, no debe causar sorpresa necesariamente que las ventas de enero sean significativamente menores. A esto último se le conoce como estacionalidad, que al considerarla junto a los efectos de calendario pueden ayudarnos a entender mejor los indicadores. Te explicamos.
Los efectos de calendario
No todos los meses tienen el mismo número de días, e incluso cuando sí los tienen, algunos meses cuentan con un mayor número de fines de semana o días de asueto. Diciembre es un mes de 31 días. Sin embargo, en 2018 tuvo 11 días no hábiles por concepto de días de descanso obligatorio y fines de semana. Por otro lado, enero también tiene 31 días, pero en 2019 sólo tuvo 9 días no laborables. Así, sería de esperarse que al comparar la producción de una empresa en enero de 2019 respecto a diciembre de 2018 se observe un incremento. Sin embargo, esto no significa necesariamente un aumento en la productividad, pues puede deberse al aumento de días hábiles.
Otro ejemplo notable se halla al comparar febrero, de 28 días, con marzo, de 31. Independientemente del número de días de asueto o fines de semana, marzo tiene 10.7% más días que febrero.
Así, cuando hablamos de efectos de calendario nos referimos a las variaciones en el número de días labolares en un periodo determinado respecto a otro análogo. Para medir su efecto es necesario atenerse a las especificidades de cada indicador, pues no los afecta de la misma manera a todos. Hay días de asueto que afectan negativamente la producción de algunos sectores, pero positivamente la de otros.
La Semana Santa, por ejemplo, afecta negativamente al sector de manufactura, pues hay menos personas laborando, pero afecta positivamente al sector turismo, al incrementar las ventas.
La estacionalidad
La estacionalidad refiere a las regularidades observadas en la evolución de algún indicador dentro del año calendario. Se trata de cambios o variaciones que se explican por factores o patrones estacionales, repetitivos, y que por ende son esperados. Un ejemplo de estacionalidad lo dimos más arriba, con el caso de las vacaciones decembrinas, que incrementan las compras. Otro es la producción agrícola, que incrementa cuando es tiempo de recoger la cosecha.
Se dice que estos efectos son estacionales porque se ha observado su repetición después de varios años (algunos especialistas recomiendan al menos cinco).
Una de las formas más sencillas para corregir la estacionalidad es comparar un dato respecto al análogo del año anterior. Así, si el empresario que vio reducida a la mitad sus ventas en enero respecto a diciembre halla que en enero del año anterior tuvo ventas similares, sabrá que su negocio no está en aprietos.
Sin embargo, este método no está exento de problemas. Al comparar con el periodo análogo del año anterior, podría parecer que sólo hay una ligera disminución. Esto podría encubrir datos más alarmantes, como el inicio de una recesión, en el contexto del crecimiento del producto interno bruto (PIB).
Los especialistas utilizan modelos que continuamente son sujetos a revisiones, sus algoritmos aplican promedios móviles para “suavizar” la serie original. Por definición, esto significa que no podrán detectar puntos de inflexión, pues si el último dato de la serie es más alto que los anteriores, siempre va a estar subestimado.
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