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Estado de la actividad económica en Colombia en tiempo real

​Foto de Caio en Pexels

​Por: Alejandra Arteaga[1], Sara Echeverri[2], Isaac Hurtado[3], Sara Gómez[4] & Diego Montañez-Herrera[5]

Estos tiempos se han marcado por una gran incertidumbre debido al paro nacional, que aún sigue sin llegar a su fin y, por la prolongada tercera ola del COVID-19, que ya registra más de 4 millones de casos confirmados y superamos la barrera de 100 mil fallecidos en todo el territorio nacional (datos del Instituto Nacional de Salud (INS) a 24 de junio del 2021) incluso llegando en dicha fecha desafortunadamente a registros no vistos desde la llegada a la pandemia con 32.997 casos confirmados y 689 fallecidos solo en un día. En consecuencia, un requisito previo para una buena formulación de políticas macroeconómicas es la información oportuna sobre el estado actual de la economía colombiana, particularmente cuando la actividad económica está cambiando rápidamente y con estos altos escenarios de incertidumbre.

En este sentido, se presenta un indicador proxy de la actividad económica con frecuencia diaria (Nowcast_GT_DFM), construido a partir del motor de búsquedas de Google Trends Colombia. Se toma la intensidad de búsquedas diaria, realizada por colombianos a través de Google, de palabras claves que tienen una alta correlación dinámica con el Indicador de Seguimiento de la Economía (ISE), como hotel, restaurante, carro, moto, apartamento, vuelos, empleo, distintas marcas de vehículo como Renault, Chevrolet, Mazda, Hyundai, Audi y tres variables adicionales construidas a partir del sector automotriz, el promedio de las palabras con mayor correlación y el promedio de todas las palabras claves usadas.

A continuación, se transforman todas las series diarias y se estima un modelo dinámico de factores que sigue un proceso autorregresivo de orden 2 para los errores, seleccionando el de menor criterio bayesiano AIC y BIC. En síntesis, encontramos un factor que refleja de forma diaria el estado actual de la economía colombiana a partir de la búsqueda de los colombianos en Google. 

Así, la figura 1 presenta nuestro Nowcast_GT diario usando el modelo dinámico de factores junto a las distintas fases que ha experimentado la economía, como las restricciones por el aumento de casos y ocupación de UCIs y el paro nacional iniciado el 28 de abril que, como ya se mencionó, aún es incierto su fin.


Como ya fue mencionado previamente, el tercer pico de la pandemia se ha prolongado de forma preocupante en el país. Al mismo tiempo, el estallido de las protestas sociales derivó en bloqueos que afectaron sobre todo a la región pacífica y al sur del país, y provocaron caídas a niveles cercanos a las cuarentenas de inicio de año tanto en el índice Nowcast_GT diario. Esto da una idea del impacto que tuvieron estos dos sucesos en la reactivación económica y que, según los analistas, su magnitud supera los 10 billones de pesos.

El ISE nos sorprendió en el mes abril de forma positiva con una variación anual del 28,7 % que se debe en gran parte a una baja línea de comparación del terrible abril del año pasado de -21,7 % y una recuperación de 7 puntos porcentuales, que, sumado al repunte abrumador en la actividad económica, de acuerdo con el indicador del ISE para marzo (11,7 %), nos indicaba que la economía se venía recuperando a un muy buen ritmo. No obstante, como se puede evidenciar de la figura 1 (sombreado rojo), por el paro nacional, mayo lo hemos revisado a la baja siendo nuestro Nowcast_GT para mayo (7,7 %) y junio (10,7 %) aclarando que este último puede ser más positivo por la buena dinámica y reapertura en muchas ciudades cómo se ve en la parte final de la figura 1 (sombreado verde). En el mes de mayo, se esperaba un crecimiento mucho mayor dado el efecto rebote de la baja línea de comparación. Sin embargo, nuevas cuarentenas por el tercer y más duro pico del Covid-19, junto con las protestas y bloqueos durante todo el mes, han perjudicado el escenario que se deseaba para el crecimiento económico.

 

Ahora bien, para entrar en detalle por sector económico, usamos los datos de la demanda no regulada de energía para Colombia, tomando un promedio móvil de 7 días para suavizar el comportamiento. En la figura 2a se presentan las de mayor peso en términos de consumo y la figura 2b muestra las de menor consumo energético en el país.


Fuente: Cálculos propios con datos del Portal BI de XM (con datos hasta 24 junio 2021).

Es importante destacar de la Figura 2a el impresionante efecto de las restricciones por el inicio de la tercera ola de COVID-19 en el país y del estallido social en el sector industrias manufactureras, no obstante, en el sector de explotación de minas y canteras lo que se experimentó fue un estancamiento más que una fuerte reducción evidenciando las marcadas heterogeneidades. 


Fuente: Cálculos propios con datos del Portal BI de XM (con datos hasta 24 junio 2021).

Complementando el análisis sectorial a partir de datos diarios del consumo energético en Colombia, se presenta la inestabilidad del sector de construcción y agricultura y las fuertes caídas en el sector comercio, siendo el paro nacional el de mayor impacto.

Se encuentra en nuestro Nowcast_GT un crecimiento estimado en el rango de 8,1 % y 20,9 %, con un valor más probable de 15,7 %, en el segundo trimestre del 2021 en Colombia. Sin duda, es un dato que involucra mucha incertidumbre y se le hará un fuerte seguimiento teniendo en cuenta el contexto tan complejo que vive el país, pero que irá refinando a medida que se actualice más información. Es importante destacar de nuestro resultado del segundo trimestre a 15,7 % que sigue siendo positivo, netamente por un efecto base de una línea de comparación muy baja abril-junio del año 2020, pero es mayor que el primer nowcast por los buenos resultados de abril y junio.

Referenci​as

Bolhuis, M. A., & Rayner, B. (2020). Deus ex Machina? A Framework for Macro Forecasting with Machine Learning. IMF Working Papers.

Bortoli, C., & Combes, S. (2015). Contribution from Google Trends for forecasting the short-term economic outlook in France: limited avenues. Institut National de la Statistique et des Éstudes Économiques. Available online: https://www. insee. fr/en/statistiques/1408911.

Carrière‐Swallow, Y., & Labbé, F. (2013). Nowcasting with Google Trends in an emerging market. Journal of Forecasting, 32(4), 289-298.

Departamento Administrativo Nacional de Estadística [DANE]. (2021). Estadísticas por tema. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema

Fornaro, P., & Henri, L. (2020). Nowcasting Finnish real economic activity: a machine learning approach. Empirical Economics, 58(1), 55–71.

Google Mobility. (2021). Informes de movilidad local. https://www.google.com/covid19/mobility/

Google Trends. (2021). Búsquedas de consumo en Colombia.​

Portal BI Información Inteligente [XM]. (2021). Históricos de demanda. http://portalbissrs.xm.com.co/dmnd/Paginas/Historicos/Historicos.aspx

Nagao, S., Takeda, F., & Tanaka, R. (2019). Nowcasting of the US unemployment rate using Google Trends. Finance Research Letters, 30, 103-109.

Woloszko, N. (2020). Tracking activity in real time with Google Trends (No. 1634). https://www.oecd-ilibrary.org/economics/tracking-activity-in-real-time-with-google-trends_6b9c7518-en


[1]  Estudiante de pregrado en Economía de la Universidad EAFIT, integrante del Semillero de Coyuntura Económica. aarteagaa@eafit.edu.co
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[2] Estudiante de pregrado en Economía de la Universidad EAFIT, integrante del Semillero de Coyuntura Económica. secheverrd@eafit.edu.co

[3] Magíster en Economía de la Universidad EAFIT. Integrante del Semillero de Coyuntura Económica. ihurtado@eafit.edu.co

[4] Estudiante de pregrado en Economía de la Universidad EAFIT, integrante del Semillero de Coyuntura Económica. sgomezm10@eafit.edu.co

[5] Consultant at Inter-American Development Bank. Integrante del Semillero de Coyuntura ​Económica. dfmontaneh@eafit.edu.co

Última modificación: 16/07/2021 11:40

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