1.3.2 Estimaciones reales de las cuentas nacionales de Chile.


A partir de la CdeR2008 se introdujeron en las cuentas nacionales las mediciones reales en mediciones reales encadenadas, obtenidas a partir de una base de precios móvil. Esta metodología es ampliamente aplicada a nivel internacional, dado que utiliza los precios del año anterior para valorar las cantidades del año en curso, permitiendo utilizar estructuras de precios relativos continuamente actualizadas y no las estructuras de precios relativos de un año fijo, pues estas van perdiendo gradualmente representatividad a través del tiempo, distorsionando las mediciones en términos reales. La base móvil lleva a una constante actualización de las estructuras de los distintos agregados de oferta y utilización que componen el PIB, de manera que la medición del crecimiento de dichos agregados sea lo más precisa y fiable posible.

En términos generales, el proceso para elaborar las cuentas nacionales en términos reales comprende dos etapas. La primera consiste en obtener medidas de volumen en base móvil, para lo cual se elaboran índices de Laspeyres valorados a precios promedio del año anterior, denominados eslabones para fines de este ejercicio. La segunda etapa consiste en encadenar dichos índices o eslabones.

Base móvil

Las medidas en base móvil o eslabones se construyen en base a la formulación del índice de volumen de Laspeyres, donde las cantidades del año corriente valoradas al precio promedio ponderado del año anterior23, se expresan en razón de las cantidades y precios del año anterior:

siendo,

L(y-1)->y : Índice de volumen de Lasperyres que mide la variación en el volumen entre período y-1 e y, con el período y-1 como período base de referencia

p i, y-1 : precio del rubro i en el período y-1

qi, y : cantidad del rubro i en el período y

w i,y-1 : ponderación proporcional del período base , es decir la proporción del rubro en el valor total del preríodo y-1

Vy-1 : valor total a precios corrientes en el período y-1

Tanto en el caso de las CNA como de las CNT, los eslabones se construyen utilizando el precio promedio ponderado del año anterior. Es decir, las cantidades del año o trimestre corriente se valoran al precio promedio del año anterior, y se expresan en razón de las cantidades y precios promedio de dicho año.

La mayoría de los países que calculan medidas de volumen encadenado utilizan los índices de Laspeyres para elaborar los eslabones, entre otras razones por la coherencia que se asegura entre los índices trimestrales encadenados y el respectivo índice anual. Este es un argumento adicional para realizar el encadenamiento con frecuencia anual, ya que la congruencia entre los datos trimestrales y los índices anuales requiere que en las CNT y las CNA se utilicen las mismas ponderaciones de precios y, en consecuencia, que las CNT sigan la misma práctica de cambio de año base/encadenamiento que las CNA.

Encadenamiento de los eslabones

Los eslabones obtenidos en la etapa anterior son encadenados considerando como referencia el año anterior.

En el caso de las CNA, la serie de índices encadenados se obtiene como la multiplicación sucesiva de los eslabones anuales. El índice encadenado de un determinado año es igual al producto de los eslabones desde el origen de la serie hasta dicho año, o equivalentemente, a la multiplicación del índice encadenado del año anterior por el eslabón del año corriente. Esto es:

donde,
IE0⟶y : es el índice encadenado entre el periodo 0 e y.

I(t-1)⟶r :es el índice de volumen que mide la variación entre el periodo t-1 y t.

Las tasas de crecimiento de las medidas en base móvil anual, respecto de sus niveles de referencia, son las mismas que las tasas interanuales del índice encadenado. Es decir, el proceso de encadenamiento no altera la evolución interanual del índice base móvil.

La equivalencia entre las tasas de variación de las mediciones en base móvil y las de la serie de índices encadenados, permite el cálculo de incidencias aditivas de los componentes de los agregados macroeconómicos.

En el caso de las CNT, el encadenamiento se ve afectado por los componentes estacionales de las series, lo cual puede llevar a que los resultados del encadenado anual no sumen los encadenados trimestrales. Para subsanar este problema, en las estimaciones de los índices trimestrales se utilizan precios promedios anuales para el cálculo de la estructura de ponderaciones.

Existen tres técnicas de encadenamiento en función del período usado como referencia: solapamiento anual, solapamiento a un trimestre y solapamiento trimestral. Las tres técnicas consideran como ponderadores los precios promedios del año anterior; la diferencia radica en las cantidades comparadas. El solapamiento anual considera las cantidades promedio del año anterior; el solapamiento a un trimestre, las de un trimestre del año anterior (generalmente el cuarto); y el trimestral, compara las cantidades del trimestre actual con las del mismo trimestre del año anterior. Para las mediciones en términos de volumen, en Chile se utiliza el método de solapamiento anual, debido a que en las medidas de volumen tipo Laspeyres los datos trimestrales son aditivos con el correspondiente índice anual, lo que constituye una ventaja importante para el análisis24.

En el caso particular de las CNT y dado que la técnica elegida es el solapamiento anual, el encadenamiento es similar al anual, con la única salvedad que cada trimestre en base móvil se extrapola con respecto al índice promedio y no con respecto a igual trimestre del año anterior. Este método asegura que el encadenamiento anual coincida con el promedio de los índices encadenados trimestrales25.

siendo  índice trimestral de Laspeyres a corto plazo o eslabón de trimestre t del año y.

Presentación de los datos

De acuerdo a lo revisado en los puntos anteriores, las CNA y CNT se publican en niveles a precios corrientes y de volumen a precios del año anterior encadenado, incluyendo las tasas de variación interanuales y contribuciones a la tasa de variación del PIB. De la misma forma se publican las mismas series, nominales y de volumen, ajustadas por estacionalidad y efecto calendario26.

Los niveles de las series de volumen a precios del año anterior encadenados son presentados en términos monetarios, lo cual corresponde a la multiplicación del índice encadenado promedio del año 2018 por el valor nominal de la serie para el año de referencia (en este caso, 2018).

La utilización de la metodología de encadenamiento presenta el problema de la no aditividad. Esto significa que las series de los agregados macroeconómicos a precios del año anterior encadenado expresados en términos monetarios no corresponden a la suma de sus componentes. Solo los dos primeros años de las mediciones encadenadas mantienen la propiedad aditiva, ya que estas son equivalentes a las mediciones en base móvil de esos años, las que si son aditivas. Ejemplo de ello se puede observar en el PIB por origen, el cual no corresponde a la suma de las actividades, o el consumo privado que también difiere de la suma de sus componentes.

Considerando la no aditividad de las series encadenadas, se publican contribuciones aditivas al crecimiento del PIB tanto de las series anuales como trimestrales27.

La presentación de las cuentas nacionales trimestrales detallada en esta sección se ajusta a la experiencia internacional respecto de la publicación de series encadenadas, así como también a las recomendaciones propuestas por el FMI en el Manual de Cuentas Nacionales Trimestrales28 y por otros organismos internacionales como la OCDE y Eurostat.

Recuadro 1.2

Ajuste estacional de series económicas

Gran parte de las series de cuentas naciones en frecuencia mensual y trimestral muestran patrones sistemáticos y recurrentes dentro de un año; detrás de estos movimientos se encuentran factores climáticos y sociales (feriados y festividades), entre otros. A estos factores se les conoce comúnmente como estacionalidad. Cuando los ciclos estacionales predominan entre un período y otro, se dificulta la identificación de los movimientos de largo plazo y las variaciones cíclicas e irregulares, todos de gran utilidad para el análisis económico.

La actividad económica en Chile tiene un movimiento estacional pronunciado. En efecto, el Producto Interno Bruto (PIB) presenta, generalmente, un nivel menor en el tercer trimestre y otro mayor en el cuarto, esto como resultado de la estacionalidad en las actividades de agricultura y comercio (gráfico 1). Por lo tanto, si se quiere analizar la evolución de corto y mediano plazo del PIB, se deben remover los movimientos producto de factores estacionales. Al proceso de identificación y remoción de los factores estacionales que influyen en la dinámica de una serie temporal se le denomina ajuste estacional.



El proceso de ajuste estacional asume que la serie temporal en cuestión es el resultado de cuatro componentes: tendencia, ciclo, estacional e irregular*. El componente de tendencia es el movimiento de largo plazo subyacente en la serie, asociado a los cambios estructurales en la economía (crecimiento de la población y el progreso tecnológico, entre otros). El componente cíclico, por su parte, se asocia a las oscilaciones periódicas de las diferentes fases de la economía (recesión, recuperación, crecimiento y declive), las que ocurren cada dos a ocho años.

En tanto, el componente estacional incluye las fluctuaciones que se repiten en magnitud, duración y dirección dentro de un año las que, como se mencionó anteriormente, son causadas mayormente por factores climáticos y sociales. Adicionalmente, el componente estacional incluye al efecto calendario, que captura los efectos en la actividad económica de la composición de los días hábiles, feriados móviles –por ejemplo, la semana santa y año bisiesto. Finalmente, el componente irregular recoge las fluctuaciones aleatorias y que no son predecibles en el momento en que ocurren –por ejemplo, huelgas, desastres naturales y otros sucesos impredecibles–.


Existen diferentes métodos para remover los patrones estacionales en series económicas, pudiendo ser agrupados en dos grandes categorías: métodos de promedio móvil y métodos basados en modelos. En el primer grupo, el ajuste estacional se obtiene aplicando una secuencia de filtros a las series originales y sus transformaciones. Esta familia de procedimientos son variantes del método X-11 desarrollado por el U.S. Census Bureau**; la versión actual es el X-13ARIMA-SEATS. En el segundo grupo, los métodos basados en modelos derivan los componentes no observables –tendencia, ciclo, estacional e irregular– mediante la estimación de modelos autorregresivos de series de tiempo; el de mayor popularidad es TRAMO-SEATS desarrollado por el Banco de España***.

El BCCh realiza el ajuste estacional mediante el método X-13ARIMA-SEATS, ajustando cada componente y obteniendo los agregados macroeconómicos de forma indirecta por agregación de las series con ajuste estacional. El proceso comienza con un ajuste previo que identifica el modelo autorregresivo subyacente en la serie. Luego, se estima el efecto calendario y se detectan posibles outliers a través de la inclusión de un set de variables de control. Finalmente, se aplica una serie de promedios móviles que permiten estimar los diferentes componentes de la serie (figura 1).

La publicación de series con ajuste estacional implica el desarrollo de una política de revisiones definida y transparente. En línea con el calendario de publicación del BCCh, el proceso de revisión de los modelos regARIMA, outliers y efecto calendario se realiza junto con la publicación anual, en marzo de cada año. De esta forma, y acorde a las recomendaciones internacionales, se busca minimizar la amplitud y frecuencia de las revisiones publicadas.

El BCCh publica cifras con ajuste estacional tanto para el Índice Mensual de Actividad Económica (Imacec) como para las series trimestrales del producto interno bruto desde las perspectivas del origen y gasto. Estas cifras son acompañadas por la publicación de las contribuciones a la variación mes-a-mes y trimestre-a-trimestre para el Imacec y PIB, respectivamente****.

 

*/ La serie original puede interpretarse como la suma o multiplicación de estos cuatro componentes.
**/ Ladiray y Quenneville (2001).
***/ Ver Gómez y Maravall (1996).
****/ Para mayor información, ver Cobb y Jara (2013).