Medición más frecuente de las variables macroeconómicas

Question

¿Cuáles serían los costes y beneficios de recopilar y publicar datos macroeconómicos, por ejemplo, mensualmente en lugar de trimestralmente, o semanalmente en lugar de mensualmente? ¿Cuáles son los obstáculos?

Answer 1

En cuanto a la economía estadounidense, el Oficina de Análisis Económico de EE.UU. ( BEA ) y específicamente ch. 3 p. 49 del Handbok of NIPA (National Income and Product Accounts), leemos

" Los datos que utiliza el BEA proceden de diversas fuentes. son suelen recopilarse para fines distintos de su incorporación a las estimaciones de la BEA. estimaciones de la BEA . Datos recogidos por organismos públicos federales proporcionar el columna vertebral de las estimaciones; estos datos a asociaciones comerciales, empresas, organizaciones internacionales y otras fuentes. fuentes . Los datos del Gobierno proceden de varios organismos, entre ellos la Oficina del Censo del Departamento de Comercio, la Oficina de de Trabajo (BLS), el Departamento del Tesoro, la Oficina de Gestión y Presupuesto y el Departamento de Agricultura. [ ] Los datos "administrativos" son datos tabulados por el federales, estatales y locales como subproducto de la administración de sus programas. como subproducto de la administración de sus programas, como la de sociedades, la regulación de los servicios públicos y la concesión de permisos de construcción. "Estadística" d como la Oficina del Censo y el BLS. Estos datos consi censos económicos y de población periódicos y una amplia gama de muestras encuestas por muestreo, como las que recogen datos empleo y precios. Las relativamente pocas encuestas que realiza la BEA cubren el comercio internacional de servicios y la inversión directa, tanto de empresas extranjeras en Estados Unidos como de empresas estadounidenses en el extranjero. estadounidenses en el extranjero. Los datos de origen de que dispone B IPIN. La BEA debe desarrollar métodos que transformen los mejores datos disponibles en estimaciones coherentes con los conceptos y el marco de la NIPA y que colmen las lagunas de la cobertura de los datos fuente".

Los macrodatos no son simplemente microdatos que están ahí y que sólo hay que sumar . Así que "recopilar datos macroeconómicos" es un término engañoso : " laboriosamente produciendo datos macroeconómicos ", donde la recogida es sólo un primer paso, para pasar a la selección, la limpieza, el ajuste y la homogeneización, et estimación, más bien. Se trata de una empresa inmensa, incluso con las capacidades informáticas actuales, incluso para economías más pequeñas que la estadounidense.

Aumentar la frecuencia de los macrodatos equivale a aumentar la producción total de esta función de producción de datos, lo que se parece convincentemente a un enorme aumento de la absorción de factores de entrada. Así que hacerlo aumentaría sustancialmente los costes.

Además, la parte "recogidos por motivos distintos de...", indica que una gran cantidad de procedimientos deben ser perturbados y cambiados para lograrlo. Además, el número de fuentes primarias diferentes implica que demasiadas personas e instituciones deben cambiar su forma de hacer las cosas. Se trata de obstáculos importantes por sí solos independientemente de los costes.

¿Cuáles podrían ser los beneficios? ¿Se podría pensar que permitiría un "mejor" ajuste de la economía? -en la medida en que uno crea que una economía puede ser realmente afinada por su Gobierno (ciertamente puede serlo afectados pero la puesta a punto es otro juego).

¿Y los beneficios para el sector privado? Es cierto que, por ejemplo, el Producto Interior Bruto se produce todos los días . Supongamos que de alguna manera mágica, el PIB fue registrado y publicado todos los días . Así que podríamos seguir el PIB como seguimos la Bolsa . Podremos observar el variabilidad cotidiana de salida. ¿Sería beneficioso? No, al contrario, sería engañoso. ¿Por qué? Porque, aunque el PIB se produce todos los días, en su mayor parte se produce sobre la base de relaciones estructurales (contratos, tecnologías, costumbres, conocimientos, etc.) que tienen una menor frecuencia de cambio -y por razones distintas de la falta de datos-. Así pues, su variabilidad cotidiana se debería sobre todo al puro azar o a factores exógenos como el clima, y observarlo sólo nos atormentaría para intentar inútilmente hacer algo al respecto (en nuestro propio micronivel).

¿Y los beneficios para la disciplina económica? Es de suponer que más datos siempre es mejor. ¿Lo es? Al aumentar el número de casos en los que "pedimos" y registramos datos sobre una variable económica, aumentan los casos para los que podemos tener error de medida - y esto puede muy bien degradar la calidad general de nuestros datos. En las clases de estadística de los estudiantes universitarios se suele decir que, incluso si pudiéramos hacer un censo en lugar de recoger una muestra de la población estudiada, sería mejor tener sólo la muestra, porque lo más probable es que el error de representabilidad fuera menor que el error de medición que tendríamos si intentáramos registrar a toda la población.

Eso compensaría los beneficios percibidos por haber acercado la lupa al objeto de estudio. Y, de todos modos, a veces es mejor mirar desde cierta distancia.

Por último, mediante un argumento del estilo de la "curva de Laffer", se podría argumentar que debe existir alguna óptimo frecuencia para disponer de macrodatos. No digo que lo que tenemos ahora sea esto óptimo frecuencia, pero dudo que aumentar la frecuencia sea el camino a seguir (mi opinión es que las economías modernas del mundo occidental, al menos, se seguirían mejor con un ciclo de tres cuatrimestres -enero-abril, mayo-agosto, septiembre-diciembre-; me parece que este esquema combina mejor las estaciones con los aspectos sociales de la vida y la actividad económica).

Answer 2

La decisión de utilizar datos mensuales, trimestrales o anuales depende del periodo que se desee investigar para una posible intervención política.

El término costes y beneficios depende exclusivamente del tipo de datos que se analicen. Si se quiere averiguar si el índice de delincuencia que registra actualmente una ciudad determinada es normal en la actualidad, probablemente los datos anuales no sean los mejores para investigar dicho fenómeno.

Los datos trimestrales o mensuales son probablemente mejores porque se pueden aplicar controles de estacionalidad, pero en el caso de los datos anuales no se pueden aplicar variables ficticias estacionales porque no hay motivos para hacerlo.

Por otra parte, recuerde que cuanto más a menudo se muestrean los datos macroeconómicos, más "ruidosos" se vuelven, por lo que un muestreo más frecuente que el mensual puede añadir un ruido innecesario que dificulte la interpretación de los datos.