LA PÁGINA DEL DR. JUAN CARLOS DE PABLO,

Una fórmula crucial que hay que usar con cuidado

Juan Carlos de Pablo
Los datos son los datos, la cuestión está en la interpretación. Es un dato que en Buenos Aires los heladeros venden menos unidades en los junios que en los eneros. Quien quiera utilizar esta información para analizar el estado de la economía no puede comparar los datos originales, sino que tiene que ajustarlos por estacionalidad. Lo cual, según los econometristas, no está exento de problemas.
Al respecto conversé con el norteamericano Michael Christopher Lovell (1930-2018), quien generalizó un teorema referido a la desestacionalización de series de tiempo que en 1933 plantearon Ragnar Anton Kittel Frisch y Frederick Vail Waugh.
-¿Qué mostraron Frisch y Waugh?
-Si se quiere estudiar la relación que existe entre la venta de helados y la temperatura, ¿es necesario desestacionalizar las series previamente o es posible incorporar la desestacionalización en la regresión? Usando métodos estándar, los economistas mostraron que ambas alternativas generan el mismo resultado. En términos generales, el teorema dice que es lo mismo controlar por una variable que eliminar su efecto para cada una de las variables de un modelo de regresión.
-Treinta años después, usted hizo una contribución. ¿En qué consistió?
-Generalicé el resultado obtenido por ellos mostrando que los mismos coeficientes de regresión se pueden obtener no solo en el caso de una variable de tendencia, sino también con variables ajustadas por estacionalidad o por cualquier conjunto no vacío de variables explicativas. Por eso, la literatura especializada habla del teorema Frisch-Waugh-Lovell. A propósito: en 2001, su compatriota Walter Sosa Escudero publicó una versión gráfica del referido teorema.
-Para poder utilizar la información desde el punto de vista del análisis, solía recomendarse interpretar los números originales de las series temporales, como subproductos de la estacionalidad, el ciclo económico, la tendencia y los fenómenos aleatorios. Me interesa que se concentre en la cuestión de la estacionalidad.
-Volvamos al caso de los helados. Si en el pasado se verificó que en enero se venden, digamos, el doble de los helados que se venden en el promedio del resto de los meses, entonces para utilizar la venta de helados como indicador de la situación económica, por ejemplo, del nivel de vida de los consumidores, el dato de enero debería ser dividido por dos. La situación económica está mejorando si las ventas de enero más que duplicaron las del resto de los meses, deteriorándose en caso contrario.
-Muy fácil.
-No tanto. En primer lugar, porque no existe un criterio incuestionable para limitar el pasado. ¿Ultimos cinco años, anteriores 20 años? Probablemente, dependa de la variable.
-Entiendo.
-Pero no solo eso. A mediados del siglo XX los coeficientes de desestacionalización se calculaban tomando un período, digamos 10 años, sumando los valores que determinada variable había tenido en los eneros, los febreros, los marzos, los abriles, etcétera, para corregir los valores originales por los resultantes coeficientes de desestacionalización.
-Perfecto, entonces.
-Sí, pero existe un problema. El método planteado es muy sencillo de computar, pero asigna igual importancia a la estacionalidad lejana y a la más cercana. Claro que en Buenos Aires siempre se demandan más helados en los eneros que en los junios, pero probablemente no con la misma intensidad. Por ejemplo: ahora muchas heladerías están abiertas durante todo el año, mientras que cuando usted era chico la heladería que quería seguir abierta durante el invierno vendía... caramelos.
-Tiene razón.
-Las técnicas más modernas de desestacionalización tienen en cuenta este tipo de factores.
-Buenísimo.
-Pero también presentan problemas. Los econometristas dicen que hay que tomar con pinzas los datos desestacionalizados de las puntas, es decir, los primeros y los últimos datos de la serie ajustada. Los aparatos dentales quedan mejor fijados cuando en las puntas existen dientes o muelas que están firmes que cuando una de las puntas queda, cómo decirlo, flotando.
-Este sí que es un flor de problema, porque tanto para el análisis como para el pronóstico el último dato es mucho más importante que los anteriores.
-Tiene razón. La variación interanual de cualquier variable es hoy, en su país, mucho menos valiosa que el último dato desestacionalizado para entender lo que está ocurriendo y conjeturar lo que puede llegar a ocurrir. Algunos econometristas aconsejan complementar el análisis del último dato desestacionalizado con la evolución de la variación interanual. Ejemplo: una variación interanual cada vez menos negativa es un buen signo.
-Entiendo todo, pero ¿sabe qué?, por su intermedio me gustaría hacerles un pedido a los econometristas. Mejoren las técnicas de desestacionalización, porque en el plano empírico estamos delante de una cuestión muy importante. ¿Alguien recogerá el guante?
-Ojalá. El gremio de los econometristas es heterogéneo. La porción que podría prestarle atención a su propuesta es la que elabora métodos inspirándose en la resolución de cuestiones prácticas.
-Don Michael, muchas gracias.