Laboral Sect. Nº65_04/2021

Los registros disponibles hasta el mes de marzo del año 2021 muestran incrementos del paro registrado, con una tasa acumulada de 18,7% en España y algo más moderada en las regiones de la cornisa cantábrica. En todos los casos destaca el incremento acumulado de parados sin empleo anterior, que también presenta malas perspectivas de cierre de año. 

Una vez finalizado el primer trimestre se mantiene una elevada incertidumbre sobre la evolución de la pandemia de covid-19, las campañas de vacunación y las restricciones socioeconómicas, que afectan especialmente al sector servicios. Como consecuencia, nuestras predicciones de cierre de año anticipan reducciones del paro registrado en industria y construcción tanto en España como en las regiones de la cornisa cantábrica, pero en cambio el paro en servicios podría aumentar en España y Asturias, con el consiguiente impacto sobre el paro total.

Para los contratos registrados y las afiliaciones a la Seguridad Social, aunque lógicamente las tasas interanuales acumuladas son negativas al adoptar como referencia de comparación períodos pre-pandemia, se espera una clara mejoría hasta cierre de año. 



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Laboral Sect. Nº64_03/2021

El año 2021 ha comenzado con nuevos incrementos del paro registrado (la tasa acumulada hasta febrero es de 22,7% en España y algo más moderada en las regiones de la cornisa cantábrica), que afectan especialmente a los parados sin empleo anterior. También es desfavorable durante estos primeros meses la evolución de las contrataciones y, en menor medida, de las afiliaciones a la Seguridad Social.

Nuestras predicciones, fuertemente condicionadas por la evolución de la pandemia de covid-19, las campañas de vacunación y las restricciones socioeconómicas, anticipan una mejora de la situación del mercado laboral, que previsiblemente afectará de modo más intenso al paro de los sectores de industria y construcción.



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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.



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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


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Laboral_EPA Nº22_01/2021

Las estimaciones de la última Encuesta de Población Activa del INE confirman el retroceso del  número de ocupados, cuya tasa interanual de cierre de 2020 se sitúa en -3,1% en España y se mantiene en niveles algo más moderados en las regiones de la cornisa cantábrica (-1,9% en Asturias). Es necesario ser especialmente prudentes en las comparaciones temporales teniendo en cuenta que la EPA incluye en el colectivo de ocupados a los trabajadores afectados por un ERTE.

Por lo que se refiere al paro, los incrementos estimados por la EPA son más moderados que los registrados por los Servicios Públicos de Empleo, debido en parte a las razones metodológicas descritas (definición de ocupado y parado). Más concretamente, el incremento de paro nacional es de 16,4% según la EPA frente al 22,9% de aumento del paro registrado y en la cornisa se observan diferencias especialmente significativas en Cantabria y Asturias donde las tasas de variación del paro registrado superan el 16% mientras la EPA estima incrementos interanuales mucho más moderados (tasas de cierre de 2,9% en Cantabria y 1,2% en Asturias, región donde se ha reducido nuevamente la tasa de actividad).

Para el año actual año las perspectivas laborales son, además de muy inciertas, desfavorables. Según nuestras predicciones, todavía preliminares, el año 2021 podría cerrarse en la cornisa cantábrica con estancamientos en la población ocupada y reducciones del paro estimado, salvo en el caso de Asturias.


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Laboral Sect. Nº62_01/2022

Las cifras de cierre de 2020 confirman un notable incremento del paro registrado, más acentuado para el conjunto nacional (17,8%) que en la cornisa cantábrica (12% en Asturias). Si bien todos los sectores de actividad registran aumentos significativos del paro, a nivel nacional destacan los incrementos del paro en servicios (18,9%) mientras en la cornisa, como ya habíamos anticipado, se resiente especialmente el sector industrial.

Las predicciones para el año 2021, con niveles de incertidumbre especialmente elevados, anticipan tasas positivas para el paro total, si bien en las regiones de la cornisa cantábrica se esperan descensos del paro registrado en industria y construcción.

Los contratos registrados, tras los importantes retrocesos del año 2020 (-29,2% en España), podrían experimentar una cierta recuperación durante 2021 en las regiones de la cornisa cantábrica y para las afiliaciones a la Seguridad Social, cuyas caídas han sido más discretas (tasa nacional de -2,1%) nuestras previsiones apuntan a un estancamiento durante 2021.



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Laboral Sect. Nº60_11/2020

Los registros correspondientes al mes de octubre confirman los incrementos del paro registrado en España, con una tasa acumulada de 17%. Todos los sectores de actividad registran aumentos significativos del paro, si bien destacan los servicios cuya tasa acumulada es de 18,4%
En la cornisa cantábrica la evolución del paro registrado presenta algunos rasgos diferenciales: los incrementos del paro total son más moderados en Asturias (tasa acumulada de 11,9%) y Cantabria (14,1%) y la industria destaca como sector con mayor incremento del paro en la cornisa (19,6% en el País Vasco, 17% en Asturias y Cantabria), mientras el colectivo de parados sin empleo anterior muestra aumentos discretos en Asturias y Cantabria.
Los contratos registrados confirman su evolución desfavorable, que previsiblemente se prolongará hasta final de año. La tasa interanual acumulada hasta octubre es próxima al 30% tanto en España como en las regiones de la cornisa (-34,8% en Asturias) y las caídas más discretas corresponden a las afiliaciones a la Seguridad Social.
Los indicadores relativos a las series ajustadas de estacionalidad y efecto calendario, que también se incluyen en este cuaderno, confirman el menor incremento del paro en Asturias y la difícil situación del mercado laboral industrial en la cornisa cantábrica.

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Laboral_EPA Nº21 10/2020

Las estimaciones de la EPA del INE correspondientes al tercer trimestre de 2020 reflejan parcialmente el deterioro del impacto laboral, ya que las reducciones en el número de ocupados se ven atenuadas por los ERTE. Según nuestras predicciones España podría cerrar el año 2020 con un incremento del 22% del paro estimado (media anual), ligeramente superior al previsto para el paro registrado (20,1%). De este modo la tasa de paro nacional superaría a final de año el 16%, manteniéndose en niveles más moderados en las regiones de la cornisa cantábrica (especialmente en el País Vasco cuya media anual estaría por debajo del 10%).
Se mantiene la evolución desfavorable de los contratos registrados, para los que se prevén tasas de cierre de año especialmente negativas en Asturias (-31%, respecto a una media nacional de -26,7%).

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Laboral Sect. Nº59_10/2020

Con los registros del mes de septiembre el paro registrado en España acumula un incremento de 16,7%, con aumentos del paro en todos los sectores de actividad, destacando los servicios (18,2%).
En la cornisa cantábrica la evolución del paro registrado presenta algunos rasgos diferenciales: los incrementos del paro total son más moderados en Asturias (tasa acumulada de 10,9%) y Cantabria (14,1%) y la industria destaca como sector con mayor incremento del paro en la cornisa (19,7% en el País Vasco), mientras el colectivo de parados sin empleo anterior muestra aumentos muy discretos en Asturias y Cantabria.
Los contratos registrados confirman su evolución desfavorable, que previsiblemente se prolongará hasta final de año. La tasa interanual acumulada hasta septiembre es de -31% para el conjunto nacional, con caídas más acentuadas en las regiones de la cornisa (-35% en Asturias). En el caso de las afiliaciones a la Seguridad Social las tasas, aunque negativas, son más discretas especialmente en el País Vasco (-1%).
Los indicadores relativos a las series ajustadas de estacionalidad y efecto calendario, que también se incluyen en este cuaderno, confirman el menor incremento del paro en Asturias y la difícil situación del mercado laboral industrial en la cornisa cantábrica.

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Laboral Sect. Nº58_09/2020

Con los registros del mes de agosto el paro registrado en España acumula un incremento de 15,9%, con aumentos del paro en todos los sectores de actividad, destacando los servicios (17,6%).
En la cornisa cantábrica la evolución del paro registrado presenta algunos rasgos diferenciales: los incrementos del paro total son más moderados en Asturias (tasa acumulada de 10,4%) y Cantabria (14%) y la industria destaca como sector con mayor incremento del paro en la cornisa, mientras el colectivo de parados sin empleo anterior muestra aumentos muy discretos en Asturias y Cantabria.
Los contratos registrados confirman su evolución desfavorable, que previsiblemente se prolongará hasta final de año. La tasa interanual acumulada hasta agosto es de -32,2% para el conjunto nacional, con caídas más acentuadas en las regiones de la cornisa. En el caso de las afiliaciones a la Seguridad Social las tasas, aunque negativas, son más discretas especialmente en el País Vasco (-0,9%).
El cuaderno incluye también los indicadores relativos a las series ajustadas de estacionalidad y efecto calendario, que -con las limitaciones asociadas a la atípica evolución del año 2020- confirman el menor incremento el paro en Asturias y la difícil situación del mercado laboral industrial en la cornisa cantábrica.

En este contexto se espera que los próximos meses aporten nuevos datos sobre la magnitud de la actual crisis, que serán incorporados, junto al nuevo entorno nacional e internacional, a nuestros modelos y predicciones sectoriales.

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