Transporte Nº63_02/2021

Tras el desplome experimentado durante el año 2020, el transporte aéreo de pasajeros ha comenzado el presente año con nuevos descensos, tanto en España (-83,5%) como en las regiones de la cornisa cantábrica (-80,9% en Asturias). Nuestras predicciones, asumiendo una reactivación estival similar a la del pasado año y recuperación de niveles de 2019 a partir de septiembre, anticipan tasas de variación de 67,4% a nivel nacional y algo inferiores en la cornisa cantábrica.

De modo análogo, para el transporte marítimo de pasajeros se prevé, bajo supuestos similares, un incremento nacional del 52% al cierre de 2021.

En lo que respecta al tráfico de mercancías, todos los medios de transporte (aéreo, marítimo y por carretera) cierran el año con retrocesos significativos. Los comportamientos menos negativos corresponden al transporte por carretera, que ha cerrado 2020 con una tasa interanual de -4,1% en España y según nuestras predicciones podría crecer este año más del 5%.



Turismo Nº63_02/2021

Tras cerrar el pasado año con tasas claramente negativas, los registros turísticos de enero de 2021 muestran un comportamiento desfavorable, que previsiblemente se prolongará a febrero teniendo en cuenta que las tasa interanuales van referidas todavía a meses “pre-pandemia”. En concreto, las cifras de viajeros y pernoctaciones en hoteles registran importantes descensos interanuales más acentuados en España (-80% y -85% respectivamente) que en las regiones de la cornisa cantábrica.

La evolución es similar para el personal ocupado en hoteles, cuya tasa interanual en enero es de -68,3% a nivel nacional y algo menos intensa en la cornisa. Por su parte los índices de precios hoteleros registran ligeras caídas, correspondiendo la más intensa al País Vasco (-12,3%).

En este contexto de gran incertidumbre, nuestras previsiones iniciales para 2021 van referidas al conjunto nacional que podría cerrar el año con una cierta recuperación del movimiento de viajeros, condicionada como es lógico a la evolución de las restricciones de movilidad y actividad en los próximos meses.


C.Exterior Nº63_02/2021

Los registros de cierre del comercio exterior de España en 2020 sitúan la tasa interanual de variación real en -9,3% para las exportaciones y -12% para las importaciones. En la cornisa cantábrica Asturias y País Vasco presentan una evolución especialmente desfavorable tanto de las exportaciones regionales (-18,5% en Asturias, -17,3% en el País Vasco) como de las importaciones (tasa próxima al -20% en ambas regiones). En el caso de Asturias destaca el fuerte retroceso del comercio exterior de semimanufacturas.

Por su parte Cantabria cierra el año 2020 con un retroceso más moderado de las exportaciones (-5% interanual en términos reales), destacando el buen comportamiento de las exportaciones de bienes de equipo durante el mes de diciembre.

Tal y como habíamos anticipado el año se cierra con un saldo negativo para la balanza comercial española mientras todas las regiones de la cornisa cantábrica registran saldos comerciales positivos.

Para el presente año nuestras predicciones, con elevados niveles de incertidumbre, anticipan una recuperación de las exportaciones nacionales, que previsiblemente será menos intensa en las regiones de la cornisa cantábrica y especialmente en Asturias.


Predicciones Febrero 2021

El impacto económico de la pandemia por covid19 ha ocasionado en 2020 un descenso histórico del PIB nacional que las estimaciones del INE sitúan en una tasa de variación interanual de -11%. Las regiones de la cornisa cantábrica, que han experimentado un retroceso de menor intensidad durante el pasado año, afrontan también perspectivas de una recuperación más débil para el período 2021-2022, tal y como describimos en este informe.

ASTURIAS

La economía asturiana, aún sufriendo los efectos desfavorables de la pandemia de covid 19 julio, se ha visto afectada en menor medida que el conjunto de España como consecuencia de su estructura sectorial y el comportamiento menos adverso de los servicios regionales.

Evolución del VAB regional 2020
(Tasas de variación interanual, %)

Gráfico Regiones Asturias
Fuente: Hispalink (Febrero 2021)

El análisis sectorial muestra una importante caída durante el año 2020 de la industria regional que según nuestras estimaciones conduce a una tasa de -15,5% respecto a una media nacional de -9,9%. La evolución desfavorable de la industria asturiana se refleja en los Índices de Producción Industrial (IPI) elaborados para la región por el INE y SADEI, cuyas tasas de variación interanual (-14,1% y -12% respectivamente) son más acentuadas que la de España (-9%). También el Índice de Cifra de Negocios en la Industria muestra un comportamiento especialmente adverso en Asturias, ya que la tasa de cierre de 2020 se situó en el -19,5%, una caída más pronunciada que la media nacional (-11,7%).

La agricultura es el único sector económico que no ha registrado retrocesos en 2020, si bien la evolución regional apunta a un estancamiento de la actividad en Asturias (0,1%) frente a la tasa positiva estimada para el VAB agrario a nivel nacional (4,1%).

Evolución del VAB sectorial en Asturias y España 
(Tasas de variación interanual, %)

Graf. Comparación sectores Asturias-España
Fuente: Hispalink (Febrero 2021)

Por su parte, las actividades constructoras y de servicios se han visto seriamente afectadas por la pandemia tanto a nivel regional como nacional, si bien las tasas estimadas para Asturias reflejan caídas más contenidas que las de España en su conjunto. Así, la tasa interanual para el VAB de construcción es de -14% en Asturias y -16% en España mientras en el caso de los servicios la tasa prevista en Asturias es de -8,2%, sin alcanzar la intensidad de la caída nacional (-11,4%) como consecuencia de la distinta estructura sectorial regional (menos dependiente de actividades ligadas al turismo) y al mejor comportamiento de los negocios regionales del sector (el Índice de Cifra de Negocios en los servicios ha cerrado el año 2020 con tasas de -12,3% en Asturias y -15,6 en España).

Para el año en curso se espera una cierta recuperación del VAB regional de Asturias (5,3%) que afectará a todos los sectores de actividad y previsiblemente se acentuará en el segundo semestre del año (el crecimiento interanual previsto para la segunda mitad del año es de 7,2% frente al 4,3% esperado para el primer semestre) 

El análisis coyuntural muestra una evolución de la economía regional bastante paralela a la del conjunto nacional, si bien las oscilaciones son menos acentuadas en el caso de Asturias. Tras el comportamiento especialmente adverso del segundo trimestre del año 2020 se observa una progresiva mejora de la coyuntura, si bien es previsible que la recuperación esperada para el presente año se retrase algún trimestre en función de la situación sociosanitaria y la evolución de las medidas restrictivas asociadas a la pandemia.

Evolución del VAB en Asturias y España 
(Tasas de variación interanual, %)

VAB Trimestral Asturias-España
Fuentes: INE (España 2020) Ceprede (España 2021) e Hispalink-Asturias (Asturias)

La recuperación económica prevista para Asturias en 2021 es de intensidad significativamente inferior a la esperada para el conjunto nacional (7,4%) y se debe en gran medida a la reactivación de la industria regional, tras el importante retroceso registrado en 2020. Para el presente año nuestras predicciones anticipan una cierta recuperación de indicadores sectoriales como los Índices de Producción Industrial (IPI) y el consumo de electricidad regional, tanto general como para usos industriales, que permitiría cerrar el año con un crecimiento del VAB sectorial en torno al 8%.

También para la construcción se prevé cerrar el año 2021 con tasas positivas (7,4%) y recuperación de algunos indicadores sectoriales como el consumo de cemento. En niveles más moderados se sitúa la tasa prevista para el sector servicios (4,5%, frente al 7,7% nacional). En este caso cabe destacar la incertidumbre ligada a las restricciones sobre algunas actividades del sector como hostelería, transportes y ocio, que podrían condicionar la recuperación de indicaciones coyunturales como el movimiento de pasajeros y los viajeros y pernoctaciones en hoteles.

Como consecuencia de esta incertidumbre hemos considerado un escenario alternativo para el año 2021, en el cual la recuperación económica, tanto a nivel nacional como regional, sería menos intensa como consecuencia de un menor ritmo de vacunación y/o la posible irrupción de nuevas olas asociadas a la expansión de las distintas variantes de covid19. Bajo este escenario, tal y como se resume en la tabla siguiente, las menores tasas de variación sectorial en todas las actividades salvo la agricultura conducen a un crecimiento del VAB de 4,2% en Asturias frente a una tasa media nacional de 5,9%.

Perspectivas para el VAB sectorial en Asturias y España. Escenarios 2021 
(Tasas de variación interanual, %)

EscenariosBásico
Asturias
Básico
España
Alternativo
Asturias
Alternativo
España
AGRICULTURA0,62,80,62,2
INDUSTRIA8,07,66,56,0
CONSTRUCCIÓN7,46,46,15,2
SERVICIOS4,57,73,56,1
VAB TOTAL5,37,44,25,9
Fuente: Hispalink (Febrero 2021)

La recuperación económica regional se prolongará previsiblemente durante el año 2022, manteniéndose un menor dinamismo en Asturias que en el conjunto de España. Si bien en el actual contexto sociosanitario un horizonte de dos años lleva asociados niveles de riesgo muy elevados, nuestras predicciones preliminares anticipan crecimientos del VAB regional en torno al 4,3% correspondiendo la tasa más elevada (9%) a la actividad constructora.

Perspectivas de evolución del VAB en Asturias y España 
(Tasas de variación interanual, %)

Evolución del VAB en Asturias y España
Fuente: Hispalink (Febrero 2021)

CANTABRIA

En un contexto de crisis económica internacional ligada a la pandemia de covid19 la economía de Cantabria ha experimentado durante el año 2020 un retroceso real de su VAB regional que, aun siendo de magnitud considerable (-8,3%), se sitúa en niveles más moderados que el estimado para España en su conjunto (-11%). 

Evolución del VAB regional 2020 
(Tasas de variación interanual, %)

Evolución del VAB regional 2020 Cantabria
Fuente: Hispalink (Febrero 2021)

El retroceso de la economía cántabra durante el año 2020 es resultado de caídas de actividad en todos los sectores, destacando la magnitud de la tasa de construcción (-13,3%).

La actividad agraria de Cantabria ha retrocedido durante el pasado año tanto en VAB (para el que estimamos una tasa interanual de -3,9%) como en empleo (cuya caída se sitúa en torno al -6,3% según las últimas estimaciones de la EPA) y nuestras previsiones apuntan que esta tendencia negativa podría prolongarse, e incluso acentuarse, los próximos años.

Para la industria cántabra los indicadores sectoriales disponibles (Índice de Producción Industrial, Índice de Cifra de Negocios en la Industria) registran caídas notables en 2020 (-9,3 y 13%, respectivamente); nuestras estimaciones sitúan la caída del VAB sectorial en -7,7%, menos intensa que la del conjunto nacional (-9,9%) y de las restantes regiones de la cornisa cantábrica (-15,5% en Asturias, -10% en el País Vasco).

También en las actividades de construcción y servicios se observa en Cantabria una evolución desfavorable si bien las tasas regionales son menos negativas que las de España en su conjunto, con diferenciales de casi tres puntos porcentuales a favor de Cantabria.  

Tras esta menor caída en el año 2020 se espera para los próximos años una recuperación económica más tímida en Cantabria que a nivel nacional. 

Perspectivas de evolución del VAB en Cantabria y España 
(Tasas de variación interanual, %)

Evolución del VAB en Cantabria y España
Fuente: Hispalink (Febrero 2021)

Nuestras predicciones para el presente año contemplan, además del escenario de referencia considerado más verosímil, otro escenario alternativo bajo el cual la recuperación económica nacional y regional se vería lastrada por problemas asociados a la pandemia, como la prolongación de las restricciones de actividad en distintos sectores y los posibles retrasos en las campañas de vacunación con las consiguientes limitaciones de movilidad.

Perspectivas para el VAB sectorial en Cantabria y España. Escenarios 2021 
(Tasas de variación interanual, %)

EscenariosBásico
Cantabria
Básico
España
Alternativo
Cantabria
Alternativo
España
AGRICULTURA-11,92,8-11,92,2
INDUSTRIA6,27,64,86,0
CONSTRUCCIÓN2,26,41,45,2
SERVICIOS6,27,75,06,1
VAB TOTAL5,67,44,45,9
Fuente: Hispalink (Febrero 2021)

PAÍS VASCO

La pandemia por coronavirus que ha impactado sobre la economía mundial en el año 2020 muestra sus efectos sobre el VAB nacional y regional. En el caso del País Vasco la magnitud estimada para el retroceso regional es similar a la de España, con una tasa de variación interanual próxima al -11%, resultado de caídas en todos los sectores de actividad de la economía vasca.

Evolución del VAB regional 2020 
(Tasas de variación interanual, %)

Evolución del VAB regional 2020 PV
Fuente: Hispalink (Febrero 2021)

Para el VAB agrario se estima la tasa interanual más discreta (-1%) que, según las últimas estimaciones de la EPA, lleva asociada una importante reducción de los ocupados en el sector (-18%).

El sector industrial vasco acusa en mayor medida el impacto de la crisis, tal y como reflejan el IPI regional del País Vasco (cuya tasa interanual para 2020 es de -14,4%), acompañado por un descenso del índice de Cifra de Negocios en la Industria (-16,2%). Cabe señalar que estos indicadores no se ven reflejados en el mercado laboral ya que las estimaciones de la EPA apuntan a un mantenimiento de la cifra de ocupados en industria, posiblemente debido al efecto de los ERTE. En este contexto, nuestra previsión de tasa de cierre para el VAB industrial del País Vasco es del -10%, similar a la esperada para el conjunto nacional.

La actividad de construcción ha sufrido con intensidad el impacto de la crisis asociada a la pandemia, si bien la tasa estimada para el País Vasco (-10,4%) es más moderada que la de España (-16%) y que las restantes regiones de la cornisa cantábrica.

En cambio en los servicios la evolución es similar en el País Vasco y España, con tasas interanuales previstas de -11,4%. Los indicadores sectoriales disponibles registran importantes caídas en el País Vasco, y así el índice de Cifras de Negocios en los Servicios ha cerrado el año con una tasa de -12,4% mientras el empleo sectorial regional se ha reducido en más de un 2%.

Para el presente año se prevé una recuperación de la economía vasca, para la que se esperan tasas de crecimiento ligeramente inferiores a las de España. Así, nuestro escenario básico anticipa para el VAB del País Vasco un crecimiento de 7% respecto a una media nacional de 7,4% mientras el escenario alternativo, basado en hipótesis más pesimistas sobre la evolución del entorno sociosanitario y económico, conduce a tasas de 5,4 y 5,9% en el País Vasco y España respectivamente.

Perspectivas para el VAB sectorial en País Vasco y España. Escenarios 2021 
(Tasas de variación interanual, %)

EscenariosBásico
País Vasco
Básico
España
Alternativo
País Vasco
Alternativo
España
AGRICULTURA-0,62,8-0,62,2
INDUSTRIA6,07,64,56,0
CONSTRUCCIÓN1,36,40,65,2
SERVICIOS8,07,76,36,1
VAB TOTAL7,07,45,45,9
Fuente: Hispalink (Febrero 2021)

En cuanto al desglose sectorial, cabe destacar que ambos escenarios contemplan ligeras caídas de la agricultura vasca (-0,6%), crecimientos industriales inferiores al nacional (el diferencial es de aproximadamente -1,5%), bajo dinamismo de la construcción (que podría considerarse estancamiento en el escenario menos favorable) y un buen comportamiento de los servicios, cuyas tasas de variación interanual superan ligeramente a la nacional. 

Las perspectivas para el año 2022, que se verán condicionadas por la evolución del presente año apuntan para el País Vasco crecimientos moderados, ligeramente inferiores a los del conjunto nacional y basados fundamentalmente en el crecimiento del sector servicios.

Perspectivas de evolución del VAB en País Vasco y España 
(Tasas de variación interanual, %)

Evolución del VAB en País Vasco y España

Flash Cornisa Nº57_02/2021

A medida que aumenta la información disponible se confirma el importante retroceso económico durante el año 2020 tanto en España como, con menor intensidad, en las regiones de la cornisa cantábrica. El análisis sectorial muestra que, como habíamos anticipado en números anteriores, el sector servicios se ve especialmente afectado a nivel nacional, como reflejan las fuertes caídas del Indice de Cifra de Negocios en los Servicios (-16,2% acumulado hasta noviembre). Por su parte, el retroceso industrial se manifiesta más intensamente en la cornisa cantábrica tal y como reflejan las últimas estimaciones regionales del Indice de Producción Industrial (IPI) y el Indice de Cifras de Negocio en la Industria del INE.

Los indicadores coyunturales disponibles para el año 2021, todavía escasos, mantienen su evolución negativa a nivel nacional y en la cornisa, si bien es necesario tener presente que durante estos primeros meses las comparaciones interanuales deben ser consideradas con prudencia al estar todavía referidas a períodos de referencia pre-pandemia. Así, en enero se registraron importantes descensos interanuales del movimiento de aeropuertos, afectado por las restricciones de movilidad implementadas para contener la pandemia. 

En el ámbito laboral las regiones de la cornisa comenzaron el presente año con nuevos incrementos interanuales del paro registrado (menos acentuados que el de España, 21,8%), junto a caídas de los contratos registrados y las afiliaciones a la Seguridad Social.


Flash_AS Nº104_02/2021

Tras el retroceso experimentado por la economía asturiana durante el año 2020, que se traduce en una tasa de variación interanual de -10%, nuestras predicciones anticipan para 2021 una recuperación económica del VAB regional (5,3%) que afectará a todos los sectores de actividad y previsiblemente se acentuará en el segundo semestre del año.

La actividad industrial regional ha registrado durante el pasado año una caída muy acentuada que se refleja en los índices de Producción Industrial elaborados para Asturias por el INE y SADEI y conduce a una tasa de variación interanual del VAB industrial de -15,5%. Para el presente año se espera una cierta recuperación de estos indicadores, junto a otros como el consumo de electricidad tanto general como para usos industriales, que podría conducir a un crecimiento en torno al 8%.

También para la construcción se prevé cerrar el año 2021 con tasas positivas (7,4%) y recuperación de algunos indicadores sectoriales como el consumo de cemento. En niveles más moderados se sitúa la tasa prevista para el sector servicios (4,5%) sobre el que existe especial incertidumbre ligada a las restricciones que afectan a algunas actividades del sector como hostelería, transportes y ocio y podrían condicionar la recuperación de indicaciones coyunturales como el movimiento de pasajeros y los viajeros y pernoctaciones en hoteles.


Selección de publicaciones científicas

LÓPEZ, A.J. (2012): “Indicadores económicos de la desigualdad y la pobreza”, en Crisis económica y atención a las personas y grupos vulnerables, Procuradora General del Principado de Asturias, p. 77-105, ISBN 84-616-2169-7.

LÓPEZ, A.J. (2016): “Reflexiones, retos y experiencias en la medición del bienestar y el Buen Vivir”, en Buen Vivir en el Ecuador: Experiencias y metodologías internacionales de medición de bienestar, Dirección de Innovación en Métricas y Metodologías, Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), p. 197-216, Quito, Ecuador.

LÓPEZ, A.J.; ALVARGONZÁLEZ, M.; PÉREZ, R. (2006): “Crecimiento y distribución de la renta. Nuevas extensiones del proceso de Kuznets”, Estudios de Economía Aplicada, n. 24-1, p. 559-582.

LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R. (1998): “Análisis de la coyuntura regional. Técnicas de estimación y predicción”, Revista Asturiana de Economía, n. 11, p. 71-91.

LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R. (2017): “Forecasting Performance and Information Measures. Revisiting the M-Competition”, Estudios de Economía Aplicada, n 35-2, p. 299-314.

LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R. (2019): “Acknowledging Uncertainty in Economic Forecasting. Some Insight from Confidence and IndustrialTrend Surveys”, Entropy, 21, 413. DOI:10.3390/e21040413

MAYOR, M.; LÓPEZ, A.J. (2004): “La dinámica sectorial-regional del empleo en la Unión Europea ”, Revista de Estudios Europeos, n. 37, p. 81-96.

MAYOR, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R. (2005): “Escenarios de empleo regional. Una propuesta basada en análisis shift-share”,  Estudios de Economía Aplicada, n. 23-3, p. 863-887.

MORENO, B.; LÓPEZ, A.J. (2006): “Combining forecasts through information measures”, Applied Economics Letters, vol. 14, 12 p. 899-903.

MORENO, B.; LÓPEZ, A.J. (2008): “The effect of renewable energy on employment. The case of Asturias (Spain)”, Renewable & Sustainable Energy Reviews, vol.12, 3, p. 732-751.

MORENO, B.; LÓPEZ, A.J. (2008): “Las energías renovables: Perspectivas e impacto sobre el empleo en Asturias”, Revista de Estudios Regionales, n. 83, p. 177-195. (ISSN 0213-7585).

MORENO, B.; LÓPEZ, A.J. (2013): “Combining Economic Forecasts by using a Maximum Entropy Econometric Approach”, Journal of Forecasting, 32, 2, p. 124-136.

MORENO, B.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R. (2007): “Combinación de predicciones sobre el crecimiento económico en España. Una propuesta basada en medidas de información”, Estadística Española, n.164, vol. 49, p. 5-32.

PÉREZ, R.; DELGADO, F.J. (1996): “Análisis metodológico de indicadores de alerta. Un indicador para Asturias”, Revista Asturiana de Economía, Vol 7, p. 135-158.

PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J. (2001): “La distribución de la renta. Una visión panorámica 1981-2001”, Revista Asturiana de Economía, extra, p. 267-286.

PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J. (2004): “Crecimiento y distribución de la renta. Aproximación a la desigualdad económica y social”, Papeles de Economía Española, Economía de las Comunidades Autónomas, Vol 20, p. 220-233.

PÉREZ. R.; LÓPEZ, A.J. (2017): “Predicción económica. Métodos y herramientas. Presentación”, Estudios de Economía Aplicada, n 35-2, p. 267-270.

PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J. (2020): Presentación del capítulo “Innovación social”, Reflexiones sobre Futuro e Innovación. El legado de Antonio Pulido, Ceprede-Instituto L.R. Klein, p. 165.

PÉREZ. R.; LÓPEZ, A.J. (2015): “Growing Green?  Forecasting Environmental Indicators with Environmental Kuznets Curves and Logistic Growth Models”, Environmental Science and Policy, December 2015, 54, p. 428-437, DOI:10.1016/j.envsci.2015.07.015 

PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J.; CASO, C.; RÍO, M.J.; HERNÁNDEZ, M. (1994): “MECASTUR: Modelo econométrico para Asturias”, Cuadernos Aragoneses de Economía, Vol. 4, n. 2, p. 273-292.

PÉREZ, R.; LÓPEZ, A.J.; MORENO, B.; RODRÍGUEZ, S.; CALLEALTA, F.J.; LÓPEZ, A.M.; BUENDÍA, D. (2009): “Predicción económica regional: experiencias de la red Hispalink”, Información Comercial Española, Revista de Economía, n. 848, p. 129-146.



Selección de artículos de divulgación

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J. (2013): “La economía asturiana. Situación actual y perspectivas”, Anuario de la Economía Asturiana 2013, p. 18-31.

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J. (2014): “La economía asturiana. Situación actual y perspectivas”, Anuario de la Economía Asturiana 2014, p. 38-50.

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J. (2015): “La larga marcha de la economía asturiana. Situación actual y perspectivas de futuro”, Anuario de la Economía Asturiana 2015, p. 26-41.

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J. (2016): “La economía asturiana. Balance de una década y perspectivas de futuro”, Anuario de la Economía Asturiana 2016, p. 40-45.

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J. (2017): “Situación actual y perspectivas de la economía asturiana”, Anuario de la Economía Asturiana 2017, p.46-51.

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J. (2018): “Situación actual y perspectivas de la economía asturiana”, Anuario de la Economía Asturiana 2018, p. 38-44.

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J. (2019): “Situación actual y perspectivas de la economía asturiana”, Anuario de la Economía Asturiana 2019, p.36-42.

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J. (2020): “Situación actual y perspectivas de la economía asturiana”, Anuario de la Economía Asturiana 2020, p.28-36.

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J. (2020): “Los reveses de la zozobra económica”, La Nueva España, martes, 8 de septiembre.

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J.; MORENO, B. (2012): “La economía asturiana. Situación actual y perspectivas”, Anuario de la Economía Asturiana 2012, p. 46-62.

HERNÁNDEZ, M.; LÓPEZ, A.J.; RÍO, M.J.; PÉREZ, R. (2011): “La economía asturiana. Situación actual y perspectivas”, Anuario de la Economía Asturiana 2011, p. 36-54.

HERNÁNDEZ, M.; PÉREZ, R.; RÍO, M.J.; LÓPEZ, A.J. (2012): “Situación actual y perspectivas de la economía asturiana”, Revista Ejecutivos, Especial Principado de Asturias, n. 229, p.76-78.

LÓPEZ, A.J. (2007): “Situación actual y perspectivas económicas de Asturias”, Anuario de la Economía Asturiana, p. 20-35.

LÓPEZ, A.J.; HERNÁNDEZ, M.; MORENO, B.; PÉREZ, R. (2010): “La economía asturiana. Situación actual y perspectivas”, Anuario de la Economía Asturiana 2010, p. 29-43.

LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R. (2008): “Situación actual y perspectivas económicas de Asturias”, Anuario de la Economía Asturiana 2008, p. 28-43.

LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R. (2009): “Economía asturiana. Situación actual y perspectivas”, Anuario de la Economía Asturiana 2009, p. 18-31.

Selección de Congresos

LÓPEZ, A.J.; DELGADO, F.J. (2000): “Dinámica regional en España. Desigualdad y convergencia”, XXIII Jornadas HISPALINK, Actas (CD-Rom), Oviedo.

LÓPEZ, A.J.; MORENO, B. (1999): “Evaluación de predicciones basada en medidas de información. Nuevas alternativas”, XIII Reunión ASEPELT-ESPAÑA Actas “Anales de Economía Aplicada” (CD-Rom), Burgos.

LÓPEZ, A.J.; MORENO, B.; PÉREZ, R (2003): “Forecast evaluation based on Information measures”, Proceedings of the International Statistical Institute 54th Session, Berlín.

LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R. (1994a): “Deflactores sectoriales regionales. Una propuesta para Asturias”, XI Reunión Nacional HISPALINK, Actas, p. 1-22, Oviedo.

LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.(1994b): “Desequilibrios interregionales en la CE. Aproximación espacial a la desigualdad y la pobreza”, VIII Reunión ASEPELT-ESPAÑA “Anales de Economía Aplicada”, p. 285-294, Palma de Mallorca.

LÓPEZ, A.J.; PÉREZ, R.; MAYOR, M.; VICENTE, M.R. (2003): “Approaching the quality of the Spanish universities through ICT indicators”, Proceedings of the 6th Toulon-Verona Conference “Quality on higher education, health care and local government”, p. 207-212, Oviedo.

MAYOR, M.; LÓPEZ, A.J. (2001): “El mercado de trabajo en Asturias. Rasgos diferenciales y análisis espacial”, XV Reunión ASEPELT-ESPAÑA, Actas “Anales de Economía Aplicada” (CD-Rom), A Coruña.

MAYOR, M.; LÓPEZ, A.J. (2002): “The evolution of the employment in the European Union. A stochastic shift and share approach”, Proceedings of the European Regional Science Association ERSA 2002, Dortmund (Alemania).

MAYOR, M.; LÓPEZ, A.J. (2002): “La dinámica regional del empleo. Una aproximación basada en el análisis shift-share estocástico”, Actas de la XXVIII Reunión de Estudios Regionales (CD Rom), Murcia.

MAYOR, M.; LÓPEZ, A.J. (2003): “Análisis de la dependencia espacial y la convergencia en el Principado de Asturias”, Actas de la XXIX Reunión de Estudios Regionales, Competitividad regional en la UE Ampliada, Santander.

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Industria Nº63_02/2021

El retroceso de la actividad industrial durante el año 2020 se refleja en el Indice de Producción Industrial (IPI) y el Indice de Cifra de Negocios en la Industria publicados por el INE, cuyas tasas medias de variación real para España se sitúan en -9,3% y -11,6% respectivamente. En las regiones de la cornisa cantábrica ambos indicadores reflejan caídas aún más acentuadas en las regiones de la cornisa cantábrica, destacando el caso de Asturias cuyas tasas se sitúan en -13,9% para el IPI y -19,4% para el Indice de Cifra de Negocios en Industria.

El análisis por ramas de actividad revela un comportamiento especialmente desfavorable de los bienes de capital, tanto en España (-15,6%) como en las regiones de la cornisa, con la salvedad de Cantabria donde la evolución más negativa corresponde a la rama de energía con una caída real media de -25,5%.

Para el presente año se espera una cierta recuperación industrial que se verá condicionada por la evolución de la pandemia por covid19 y las medidas restrictivas asociadas a la misma. En este contexto de especial incertidumbre nuestras primeras predicciones apuntan a una reactivación de la industria nacional que se refleja en incrementos reales previstos tanto para el IPI (13,6%) como para el Indice de Cifra de Negocios (14,8%). En el caso de la cornisa peores perspectivas industriales corresponden a Asturias donde se esperan incrementos más modestos para el IPI (5,8%) y el Indice de Cifra de Negocios (4,8%).


Laboral Sect. Nº63_02/2021

Los primeros registros del año 2021 muestran nuevos incrementos del paro durante el mes de enero, que en España alcanzan el 21,8% y son algo más moderados en las regiones de la cornisa cantábrica (16,1% en Asturias). Las tasas de variación interanual son positivas en todos los sectores de actividad, destacando los incrementos de parados sin empleo anterior (35,5% en España y 29,4% en Asturias), si bien también aumenta significativamente el paro registrado en el sector servicios.

Esta evolución desfavorable del mercado laboral se refleja también en los contratos registrados cuya evolución es especialmente negativa en Asturias (-38,7%) y las afiliaciones de trabajadores a la Seguridad Social, con tasas más moderadas pero también negativas (-1,7% de media nacional).

Nuestras predicciones anticipan una cierta recuperación en los contratos y las afiliaciones que podrían cerrar el presente año con tasas positivas tanto en España como en la cornisa cantábrica. En cambio las perspectivas son más pesimistas en el caso del paro registrado ya que nuestras primeras previsiones, con niveles de incertidumbre muy elevados, anticipan descensos del paro registrado en Cantabria y País Vasco, frente al estancamiento de Asturias y posibles nuevos incrementos a nivel nacional.



Observatorio Laboral-Sectorial de la Cornisa. Errores y calidad de las predicciones

Rigoberto Pérez y Ana J.López

Resumen

En Hispalink-Asturias nos ha preocupado siempre la calidad de las predicciones y en Junio de 2018 comenzamos una primera aproximación calificando cada predicción con una etiqueta basada en asteriscos, indicando el error relativo de predicción.

El criterio utilizado, que se describe con detalle más abajo, consiste en calcular el Error Absoluto Porcentual Medio (EAPM) de predicción:

$$ EAPM=\sum_{t=1}^h \left|\frac{Y_T-\hat Y_{T-t}(t)}{Y_T}\right|\times 100 $$

Donde T es el período de cierre de año, $Y_T$ es el valor registrado (que puede coincidir con el último valor, la suma o la media del año), $\hat{Y}_{T-t}(t)$ es la predicción para el período T que se realiza en T-t y con un horizonte de t períodos; h es el horizonte máximo de predicción.

Cuando este error EAPM para una predicción determinada es inferior al 2% etiquetamos la predicción con “***”, si el EAPM es inferior al 5% lo etiquetamos con “**”, si es inferior al 10%, “*” y si es superior al 10% no se etiqueta.

Análisis de errores. Un caso práctico

Consideremos las predicciones del mercado laboral en España y Asturias publicadas en el Observatorio Laboral-Sectorial de la Cornisa en el año 2019, Números 38 a 49.

En la segunda columna incluimos los datos registrados de cierre de año 2019 y en las siguientes columnas las predicciones de cierre de año que publicadas en los meses anteriores (se incluye desde julio por un problema de espacio).

ESPAÑA
Indicador
Cierre2019
Registro
dic. 2019
Predicción
nov. 2019
Predicción
oct.2019
Predicción
sept.2019
Predicción
ago.2019
Predicción
jul.2019
Predicción
Paro Agricultura146.318146.145146.401144.759145.482146.400145.356
Paro Industria271.043270.904271.038269.856270.409270.463270.921
Paro Construcción   259.224258.702258.698257.964260.561260.962259.714
Paro Servicios2.201.6072.202.8532.202.5172.193.5512.203.6822.199.1762.191.191
Paro Sin empleo anterior  270.560270.634270.502269.385269.531268.530270.546
Paro Total3.148.7523.149.6433.149.7113.134.2413.151.0003.146.7663.141.924
Contratos registrados22.512.22122.558.37522.628.20922.682.34322.565.70722.665.14122.790.893
Trabajadores SS19.277.81819.279.81119.279.56919.277.22419.277.47119.274.70719.292.650
Tabla 1. Predicciones Laboral-Sectorial Jul.-Dic.2019 España. Fuente: Hispalink-Asturias

ASTURIAS
Indicador
Cierre2019
Registro
dic. 2019
Predicción
nov. 2019
Predicción
oct.2019
Predicción
sept.2019
Predicción
ago.2019
Predicción
jul.2019
Predicción
Paro Agricultura1.3781.3781.3741.3681.3711.3771.366
Paro Industria5.7285.7305.7015.6625.6445.6645.649
Paro Construcción 5.7595.7445.7435.6845.7405.7365.677
Paro Servicios50.76150.79050.82450.72950.89450.95350.920
Paro Sin empleo anterior6.9076.9176.9336.9146.9106.8806.917
Paro Total70.53370.55370.57270.21870.43470.43670.380
Contratos registrados378.048378.240380.907381.006378.488382.512380.222
Trabajadores SS366.615366.662366.817366.337366.737366.591366.853
Tabla 2. Predicciones Laboral-Sectorial Jul.-Dic.2019. Asturias Fuente: Hispalink-Asturias

Se puede observar que el nivel de error de estas predicciones es muy razonzable; sin embargo necesitaremos alguna medida de síntesis de estos errores de predicción.

Los errores de predicción los definimos como:

\begin{align} \hat e_1=Y_{2019}-\hat{Y}_{2019\_12}(1) \\ \hat e_2=Y_{2019}-\hat{Y}_{2019\_11}(2) \\ \cdots \quad \cdots \quad \cdots \quad \cdots\\ \hat e_6=Y_{2019}-\hat{Y}_{2019\_07}(6) \\ \end{align}

ESPAÑA
Indicador
dic. 2019
Error Pred.
nov. 2019
Error Pred.
oct.2019
Error Pred.
sept.2019
Error Pred.
ago.2019
Error Pred.
jul.2019
Error Pred.
Paro Agricultura173-831.559836-81963
Paro Industria13951.187635580122
Paro Construcción5215261.260-1.338-1.738-490
Paro Servicios-1.246-9108.056-2.0742.43110.416
Paro Sin empleo anterior-74581.1751.0292.03014
Paro Total-891-95914.511-2.2481.9866.828
Contratos registrados-46.154-115.988-170.122-53.486-152.920-278.672
Trabajadores SS-1.993-1.7505953473.112-14.832
Tabla 3. Errores de predicción Jul.-Dic.2019, España. Fuente: Hispalink-Asturias
ASTURIAS
Indicador
dic. 2019
Error Pred.
nov. 2019
Error Pred.
oct.2019
Error Pred.
sept.2019
Error Pred.
ago.2019
Error Pred.
jul.2019
Error Pred.
Paro Agricultura04107112
Paro Industria-12766856579
Paro Construcción141575192382
Paro Servicios-29-6332-133-192-159
Paro Sin empleo anterior-11-27-8-326-11
Paro Total-20-403159997153
Contratos registrados-192-2.859-2.958-440-4.464-2.174
Trabajadores SS-47-202278-12224-237
Tabla 4. Errores de predicción Jul.-Dic.2019, Asturias. Fuente: Hispalink-Asturias

Ratio de sesgo

Un primera medida de síntesis que debemos considerar es la media de los errores de predicción o Error Medio (EM), $EM=\sum_{t=1}^h\frac{Y_T-\hat{Y}_{T-t}(t)}{Y_T}$. En principio si la predicción es insesgada el EM es nulo; pero si es distinto de cero nos indica una señal de la dirección del sesgo, aunque no de la cuantía de este porque no tenemos una referencia para categorizarlo.

Una forma de subsanar este problema es introduciendo medidas relativas o porcentuales. Así, considerando el Error Porcentual Medio (EPM):

\begin{equation}EPM=\sum_{t=1}^h \frac{Y_T-\hat Y_{T-t}(t)}{Y_T}\times 100\end{equation}

O bien el Error Absoluto Porcentual Absoluto Medio (EAPM) descrito al inicio de esta nota.

ESPAÑA – IndicadorEMEPMEAPM
Paro Agricultura561,020,06%0,42%
Paro Industria444,500,03%0,16%
Paro Construcción-209,97-0,01%0,38%
Paro Servicios2778,830,02%0,19%
Paro Sin empleo anterior705,370,04%0,27%
Paro Total3204,580,02%0,15%
Contratos registrados-136223,65-0,10%0,61%
Trabajadores SS-2420,310,00%0,02%
Tabla 5. Error medio, porcentual medio y porcentual absoluto medio de predicción Jul.-Dic. 2019, España. Fuente: Hispalink-Asturias
ASTURIAS – IndicadorEMEPMEAPM
Paro Agricultura5,440,07%0,40%
Paro Industria53,470,16%0,94%
Paro Construcción37,980,11%0,66%
Paro Servicios-90,45-0,03%0,20%
Paro Sin empleo anterior-5,43-0,01%0,21%
Paro Total100,440,02%0,17%
Contratos registrados-2181,26-0,10%0,58%
Trabajadores SS-50,940,00%0,04%
Tabla 6. Error medio, porcentual medio y porcentual absoluto medio de predicción Jul.-Dic. 2019, Asturias. Fuente: Hispalink-Asturias


O bien podemos reconstruir estos errores considerando el año 2019 completo:

ESPAÑA – IndicadorEMEPMEAPM
Paro Agricultura2924,980,17%2,02%
Paro Industria1745,630,05%0,64%
Paro Construcción4310,930,14%1,89%
Paro Servicios8415,680,03%0,50%
Paro Sin empleo anterior-219,07-0,01%0,65%
Paro Total13071,540,03%0,47%
Contratos registrados-372673,24-0,14%1,66%
Trabajadores SS-31496,65-0,01%0,17%
Tabla 7. Error medio, porcentual medio y porcentual absoluto medio de predicción para 2019 (completo), España. Fuente: Hispalink-Asturias
ASTURIAS – IndicadorEMEPMEAPM
Paro Agricultura-8,13-0,05%1,02%
Paro Industria97,300,14%1,70%
Paro Construcción175,340,25%3,04%
Paro Servicios-62,86-0,01%0,31%
Paro Sin empleo anterior-90,63-0,11%1,38%
Paro Total140,530,02%0,32%
Contratos registrados-2478,19-0,05%0,84%
Trabajadores SS-243,12-0,01%0,09%
Tabla 8. Error medio, porcentual medio y porcentual absoluto medio de predicción para 2019 (completo), Asturias. Fuente: Hispalink-Asturias

Observamos que los errores absolutos porcentuales medios aumentan cuando se considera el año completo, debido a que al aumentar el horizonte de predicción, ésta conlleva una mayor incertidumbre. en cualquier caso los EAPM no superan el 3,04% en el caso de Asturias y el 2,02% en el caso de España, lo que nos lleva a concluir que los predictores de este Observatorio de Laboral-Sectorial son muy adecuados.

Cuando el EAPM=EPM significa que la función valor absoluto no ha tenido ningún papel, los errores $e_t=ABS(e_t)$ y por lo tanto todos los errores son positivos. Todo el error es sistemático y positivo, las predicciones subestiman al valor registrado.

Una situación opuesta se produce cuando EAPM=-EPM, en este caso el sesgo es negativo y las predicciones sobrestiman el valor registrado.

Así pues, una forma de valorar el Ratio de Sesgo cometido sería mediante la proporción:

\begin{equation}RS=\frac{EPM}{EAPM}= \frac{\sum_{t=1}^h\frac{Y_T-\hat{Y}_{T-t}(t)}{Y_T}}{\sum_{t=1}^h\frac{\left|Y_T-\hat{Y}_{T-t}(t)\right|}{Y_T}}\end{equation}

IndicadorESPAÑA
Ratio Sesgo
ASTURIAS
Ratio Sesgo
Paro Agricultura8,26%4,84%
Paro Industria8,33%8,31%
Paro Construcción7,31%8,33%
Paro Servicios6,42%3,28%
Paro Sin empleo anterior1,04%7,95%
Paro Total7,36%5,25%
Contratos registrados8,33%6,53%
Trabajadores SS8,16%6,18%
Tabla 9. Ratio de sesgo 2019 (completo). Fuente Hispalink-Asturias

Como podemos observar en la siguiente tabla este ratio es moderado situándose (para el año completo) entre el 1 y 8,5%; o dicho de otra forma no hay errores de sesgo importante en las predicciones de los registros mensuales del mercado laboral, la mayor parte del error es de carácter aleatorio y las posibles correcciones de sesgo no nos permiten mejorar mucho las predicciones.

Coeficiente U de Theil

Otra alternativa puede ser construir el índice de Theil y aprovechar su descomponibilidad para evaluar el sesgo de las predicciones.

Sobre la expresión típica de la U de Theil realizamos una adaptación al caso que nos ocupa. Denotamos por s la frecuencia de la series (s=12 para series menusales); por $Y_T$ denotamos el valor registrado del cierre de año actual (que puede ser el último valor, la suma o la media del año, según el tipo de compactación de la serie) y por $Y_{T-s}$. La predicción ingenua consistiría en pronosticar para el año actual el mismo valor que el registrado el año anterior $\hat{Y}_T=Y_{T-s}$.

Con estas consideraciones el índice U de Theil vendría definido cómo:

\begin{equation}U=\sqrt{\dfrac{\dfrac{1}{h}\sum\limits_{t=1}^{h}\left(\dfrac{Y_{T}-\hat{Y}_{T-t}(t)}{Y_{T-s}}\right)^{2}}{\dfrac{1}{h}\sum\limits_{t=1}^{h}\left(\dfrac{Y_T-Y_{T-s}}{Y_{T-s}}\right)^{2}}}\end{equation}

que simplificando se expresa:

\begin{equation}U= \dfrac{\sqrt{\dfrac{1}{h}\sum\limits_{t=1}^{h}\left(\dfrac{Y_{T}-\hat{Y}_{T-t}(t)}{Y_{T-s}}\right)^{2}}}{\dfrac{Y_T-Y_{T-s}}{Y_{T-s}}}= \dfrac{\sqrt{\dfrac{1}{h}\sum\limits_{t=1}^{h}\left(Y_{T}-\hat{Y}_{T-t}(t) \right)^{2}}}{\left|Y_T-Y_{T-s}\right|}\end{equation}

Para calcular este índice de Theil necesitamos el valor registrado, $Y_{T-s}$, y aplicando la ecuación anterior ya podemos obtener el valor de la U de Theil para cada indicador.

IndicadorESPAÑAASTURIAS
Registro 2018U TheilRegistro 2018U Theil
Paro Agricultura153.2180,59411.450,920,2482
Paro Industria287.465,920,16006.054,920,3522
Paro Construcción283.498,420,34296.4880,3273
Paro Servicios2.267.810,420,260552.328,250,1350
Paro Sin empleo anterior287.086,580,14377.224,750,4270
Paro Total3.279.079,330,178973.545,830,0968
Contratos registrados22.291.6812,1703372.8400,8118
Trabajadores SS18.788.079,160,0989362.421,260,1061
Tabla 10. U de Theil 2019. Fuente Hispalink-Asturias

Cuando el índice de Theil será nulo 0 cuando todas las predicciones coinciden con el registro; así pues en la medida que se aproxime a cero significa que los errores de predicción son menores. Por otra parte el índice de Theil no está acotado, pero cuando se realiza la predicción ingenua que hemos establecido antes, el valor de U será la unidad; por lo tanto para que nuestro error de predicción sea menor que el ingenuo necesitamos que el valor de U sea inferior a la unidad.

En nuestro caso observamos que las predicciones son muy razonables salvo el caso de los contratos registrados en España, para el que se obtiene un valor U=2,17.

Etiquetado de calidad de las predicciones «*», «**», «***»

 Como decíamos al comienzo de esta nota, desde hace mucho nos preocupaba la calidad de las predicciones, sobre todo en el Flash y los observatorios de coyuntura, donde la volatilidad de los datos y las predicciones es mayor. En marzo de 2016 comenzamos una primera aproximación calificando cada predicción con una etiqueta indicando el error relativo de predicción.

El indicador de calidad elegido fue el EPAM (error porcentual absoluto medio de predicción), para lo cual se eligió un número de años entre 6 y 8 para calcular los promedios y se considera un horizonte de predicción de dos (o tres) veces la frecuencia de la serie (el motivo de considerar una frecuencia superior al año se debe a que algunas series llevan un desfase en la publicación del dato registrado y por tanto el número de meses necesarios de predicción es superior a 12). estos criterios se aplican a todas las series que predecimos en Hispalink-Asturias.

Asi por ejemplo si cerramos en diciembre 2019, y consideramos n=7, comenzaríamos en enero de 2013. consideremos un caso particular, por ejemplo total de parados en Asturias (p_t). Para esta serie cerraremos el recorrido muestral en enero de 2013 estimamos el modelo ARIMA y hacemos predicciones para todo 2013 y 2014 y calculamos como media el valor de cierre de 2013 y 2014 (estaríamos considerando horizonte 11 y 23, $Y_{2013\_1}^{(1)}(11), Y_{2013\_1}^{(1)}(23)$, con el superíndice indicamos que se trata del año 1 de la comparación de predicciones).

A continuación cerramos el recorrido muestral en febrero de 2013 y repetimos los procesos de estimación y predicción de cierre de 2013 y 2014 (h=10 y h=22, $Y_{2013\_2}^{(1)}(10), Y_{2013\_2}^{(1)}(22)$).

Cotinuamos repitiendo el proceso y empezamos 2014, cerramos el recorrido muestral en enero de 2014; hacemos predicciones para cierre de 2014 y 2015 (h=11 y h=23, $Y_{2014\_1}^{(2)}(11), Y_{2014\_1}^{(2)}(23)$).

Repitiendo el proceso hasta noviembre 2019, obtendremos 7 predicciones con horizonte 11:

$Y_{2013\_1}^{(1)}(11), Y_{2014\_1}^{(2)}(11), Y_{2015\_1}^{(3)}(11), Y_{2016\_1}^{(4)}(11), Y_{2017\_1}^{(5)}(11), Y_{2018\_1}^{(6)}(11), Y_{2019\_1}^{(7)}(11)$

Todas estas predicciones fueron realizadas en el mes de enero sobre el cierre del año en curso; así pues podemos calcular el EPAM con estas predicciones respecto a los cierres registrados (en este caso medias de cada año) y si el porcentaje obtenido es inferior al 2% etiquetamos las predicciones de p_t que realicemos en el mes de enero, con tres asteriscos «***», si este EPAM es inferior al 5% le etiquetamos con «**» y si es inferior al 10% lo denotamos con «*». En el caso en que el EPAM>10% no etiquetamos a estas predicciones.

De la misma forma tendremos 7 predicciones con horizonte 10:

$Y_{2013\_2}^{(1)}(10), Y_{2014\_2}^{(2)}(10), Y_{2015\_2}^{(3)}(10), Y_{2016\_2}^{(4)}(10), Y_{2017\_2}^{(5)}(10), Y_{2018\_2}^{(6)}(10), Y_{2019\_2}^{(7)}(10)$

y el EPAM nos permitirá etiquetar las predicciones que realizamos en el mes de Febrero sobre el año en curso y así sucesivamente podemos etiquetar la calidad de la predicción de esta serie que puede variar según el mes en el que se realice la predicción.

Como ya hemos comentado antes, este procedimiento se aplica a todas las series en las que realizamos predicciones; pero además no solo se consideran las series en nivel como en el caso anterior, sino también las predicciones con la serie desestacionalizada y las predicciones de la serie Tendencia-Ciclo, que según los casos pueden ser usadas en posteriores publicaciones (en los observatorios de la cornisa publicamos las predicciones de las series en nivel y de las series desestacionalizadas, en la trimestralización, para el indicador sintético sectorial se consideran los indicadores simples en tendencia-ciclo, a los que luego se les aplica un filtro de Hodrick-Prescott).

Sobre todas las predicciones anteriores se calcula también el sesgo (que posiblemente sea distinto el sesgo de la predicción en el mes de enero que en el mes de julio, por ejemplo), y según el tipo de tratamiento posterior con las predicciones se pueden obtener predicciones corregidas de sesgo.

ESPAÑA
Indicador
Registros
Ult.Valor
2020-06
Ac.Año
Cierre
Tasa 2020
2020
Predicción
Calidad
Valor
Paro Agricultura189.487163.23919,0%174.123***
Paro Industria319.479304.69115,9%314.264***
Paro Construcción304.797302.30616,6%302.334***
Paro Servicios2.734.9482.553.86922,2%2.689.449***
Paro Sin empleo anterior314.172275.90710,2%298.063***
Paro Total (Pred.directa)3.862.8833.600.01220,4%3.792.532***
Contratos registrados1.159.6027.299.478-41,3%13.215.929***
Trabajadores SS18.624.33718.843.436-3,1%18.673.057***
ASTURIAS
Indicador
Registros
Ult.Valor
2020-06
Ac.Año
Cierre
Tasa 2020
2020
Predicción
Calidad
Valor
Paro Agricultura1.4291.4314,5%1.439***
Paro Industria6.9016.71019,5%6.848***
Paro Construcción6.9456.81016,8%6.724***
Paro Servicios58.46856.84014,3%58.036***
Paro Sin empleo anterior7.2476.8762,4%7.070***
Paro Total (Pred.directa)80.99078.66713,7%80.170***
Contratos registrados18.755108.434-47,9%196.976***
Trabajadores SS353.225356.673-3,0%355.552***
Tabla 11. Calidad de predicción Julio 2019 Laboral España-Asturias. Fuente: Hispalink-Asturias

Anexo. Implementación del cálculo de la calidad de las predicciones

Las predicciones de series mensuales y trimestrales se realizan con nuestro Addin Addin_HispAstur que es un complemente de Excel desarrollado con el lenguaje VBA. Este Addin utiliza diversos componentes de Demetra+ (Programa desarrollado por Eurostat y que incluyen librerías de TRAMO-SEATS y X12-ARIMA).

La calidad de las predicciones está desarrollado en un módulo del Addin_HispAstur mediante el uso de diversas procedimientos que llama a diversas funciones de TRAMO-SEATS.

A continuación incluimos algunas líneas de estos procedimientos que nos pueden ayudar a entender la dinámica de esta programación.


'Primero declaramos algunos objetos de TRAMO-SEATS como algunas series, especificación para la estimación, rango de estimación, monitor, etc.
Dim k As Long, Itera as Integer, h_Pred as long, ....

Dim Smpl As TSSCom.TSDomain
Dim a_spec As New TSSTramoSeats.Specification
Dim a_ts As New TSSCom.TSData, b_ts As New TSSCom.TSData 
Dim Y_Post As TSSCom.TSData, Y_Año As TSSCom.TSData, Y_Año_Reg As TSSCom.TSData
Dim a_tr As New TSSTramoSeats.Monitor
Dim a_res As TSSTramoSeats.TramoSeatsResults

'Para cada serie se hace un bucle con 3 Iteraciones para la serie original, la serie de tendencia-ciclo y la serie desestacionalizada

 For Itera = 1 To 3
     If Itera = 1 Then
         sMetodo = "_Val"
     ElseIf Itera = 2 Then
         sMetodo = "_Trend"
     ElseIf Itera = 3 Then
         sMetodo = "_Des"
     End If


'Mediante un procedimiento establecido por nosotros cargamos una columna de una hoja de cálculo (sHoja=nombre de la Hoja, sNom=Nombre de la serie, nCol=nº de columna) en un formato de serie temporal
            Set b_ts = TSS_Series.CargarTSS(nCol, sNom, sHoja)

            FREQ = b_ts.Frequency
'Borramos las observaciones extremas sin datos
            Set b_ts = b_ts.CleanExtremities
            Set a_ts = b_ts
'Smpl representa el recorrido completo de la serie
            Set Smpl = b_ts.domain
'Desfase llama a un procedimiento que calcula el número de meses o trimestres de retraso en la publicación de la serie
            nDesfase = Desfase(Smpl)
            AñoFin = Year(Now)
 
'En estas lineas se fija los recorridos muestrales que se usarán posteriormente 
           Smpl.Length = Fijar_Longitud(Smpl, AñoIn)
           n_Inicial = b_ts.Length - 1
           n = Smpl.Length - nDesfase
'Se compacta la serie a registros anuales. TipoConv será el último valor, la suma o la media, según se establezca en los atributos de la serie; El último componente True indica que se agregan solo años completos.
           Set Y_Año_Reg = a_ts.ChangeFrequency(TSFrequency_Yearly, TipoConv, True)

'El siguiente bucle va cambiando el Smpl (rango de la muestra) para hacer la estimación del modelo y las predicciones móviles que vamos desplazando a lo largo de todo el recorrido de predicción
            For i = n + 1 To n_Inicial
                Set b_ts = a_ts
                Smpl.Length = i
'Horizonte de predicción h=3*s
                h = 3 * FREQ
'Limita la serie al dominio actual
                Set Y_Post = b_ts.FitToDomain(Smpl)
           If Year(Smpl.Item(i).LastDay) > AñoIn - 1 Then
                    nMes = Y_Post.domain(Smpl.Length).Period

           If Itera = 2 Then
'Predicciones sobre la tendencia, especificación, estimación y obtención de la tendencia-ciclo 
             a_spec.SetDefault TSSTramoSeats.SeatsComponent_tren
             Set a_res = a_tr.Process(Y_Post, a_spec)
             Set Y_Post = a_res.SeatsResults.StochasticDecomposition.Series(ComponentType_Trend, ComponentInformation_Value)
             Set a_res = a_tr.Process(Y_Post, a_spec)
                    
        ElseIf Itera = 3 Then
'Predicciones sobre la serie desestacionalizada, especificación, estimación y cálculo de la componente estacional
             a_spec.SetDefault TSSTramoSeats.SeatsComponent_sa
             Set a_res = a_tr.Process(Y_Post, a_spec)
             Set Y_Post = a_res.SeatsResults.StochasticDecomposition.Series(ComponentType_SeasonallyAdjusted, ComponentInformation_Value)
             Set a_res = a_tr.Process(Y_Post, a_spec)
         Else
'En este caso las predicciones se realizan sobre la serie original
'RSA en TRAMO es un parámetro de configuración que establece si se incluye transformación de la serie, efectos calendario, outliers, etc.
'h_Pred es el horizonte de predicción
              a_spec.SetDefault Configura_RSA(sNom)
              Set a_res = a_tr.Process(Y_Post, a_spec)
              Set a_ts = a_ts.Update(a_res.TramoResults.Forecasts(h_Pred).Forecasts(False))

         End If