Por: Diego F. Montañez
El “Nowcasting del Grupo Coyuntura Económica” parte de un conjunto de indicadores y variables económicas y financieras de alta frecuencia, para pronosticar el PIB trimestral en Colombia de forma rápida, precisa y oportuna. Se alimenta de la información publicada por las entidades competentes y cuenta con una actualización mensual. En este informe se presenta el NowCast Julio.
Teniendo en cuenta el rezago de la publicación de la información de las principales cifras tanto macro como del PIB, el Nowcasting busca reflejar de forma oportuna el ritmo de la actividad económica real del país, para facilitar una mejor toma de decisiones por parte de los agentes de la economía. Es un diagnóstico de la economía en “tiempo real”, y se denomina “nowcasting”, por la combinación entre presente (now) y el futuro (forecasting).
La forma en que puede solucionar los rezagos de información se sintetiza en la Figura 1: 20 días después de finalizado cada mes del trimestre de referencia, se hace el cálculo del Nowcast. Se tienen, así, 3 publicaciones, siendo ésta, la tercera, la definitiva y más precisa por la actualización del conjunto de predictores.
Figura 1: Calendario para el segundo trimestre del PIB y Nowcasting en Colombia
Fuente: Elaboración del autor adaptado de Fornaro & Luomaranta (2020).
Nuestra novedad distintiva radica en que se estimará con el uso de inteligencia artificial para una economía emergente y con datos de fácil acceso y de carácter público. El proceso de construcción de nuestro NowCast se sintetiza en la Figura 2.
Figura 2: Esquema del proceso de construcción del Nowcasting del PIB en Colombia
Fuente: Elaboración propia.
En mayo y junio se publicaron las dos primeras estimaciones de predicción inmediata para el segundo trimestre del PIB Colombia, de acuerdo al cronograma que se mostró en la Figura 1. Teniendo en cuenta las nuevas publicaciones de las entidades competentes, se actualiza en este informe el NowCast para julio. Es importante recalcar que las variables que mayor importancia o nivel de incidencia tienen en el modelo predictivo del PIB trimestral en el país, tuvieron fuertes cambios disruptivos, con una dramática caída en el mes de abril y con un leve repunte en el mes de mayo y junio, manteniéndose, sin embargo, en terreno negativo. Ello, permite afirmar que, en el segundo trimestre, los datos del PIB trimestral mostrarán una de las contracciones más fuertes de la historia reciente en la economía colombiana.
La Figura 3 muestra la evolución de 9 principales variables líderes que hacen parte del conjunto de información que permite pronosticar el PIB. Se evidencian los cambios disruptivos en las series de datos debido a las medidas de aislamiento social obligatorio implementadas para combatir la propagación del nuevo coronavirus. El eje derecho muestra el conjunto de predictores con mayor variabilidad (las barras), mientras que en el eje izquierdo se observa las de menor variación como el Indicador de Seguimiento a la Economía (ISE), el Índice de Producción Industrial (IPI), los ocupados y la demanda de energía a nivel nacional (las líneas punteadas). Todas las series son mensuales y se toma en ellas la variación anual (mes de junio 2020 vs junio 2019).
Todos los indicadores líderes mostraron una mejora en el mes de mayo, aunque cabe destacar que se mantuvieron en terreno negativo. El ISE experimento una contracción en abril del 20%, para pasar en mayo a una contracción del 16%: una pequeña señal de recuperación, teniendo en cuenta que su correlación dinámica con el PIB es del orden del 99.8% en el periodo 2005q1 hasta el 2020q1. Por su parte el IPI se contrajo el 29.1% en abril, pasando al 22.8%. y el número de ocupados cayó, respectivamente, -24,5% y -22,11%. Cabe destacar un indicador líder en tiempos de pandemia, como la demanda de energía eléctrica, que fue mejorando de -10.7% en abril, a -7.6% en mayo ya -5.2% en junio, según los datos registrados y publicados por el portal BI de XM.
Ahora bien, siguiendo con indicadores de los que se cuenta ya con información de junio, se presentan a continuación, siendo abril primera casilla, mayo la segunda y junio la tercera. Se destaca la dramática contracción y luego una leve recuperación del número de unidades vendidas en autos (-98%; -59%; -20%); el precio internacional del petróleo Brent (-57%; -48%; -35%); el precio internacional del petróleo WTI (-53%; -42%; -31%); y el índice de confianza industrial (-35%; -21%; -20%), la Figura 3 sintetiza el análisis.
Figura 3: Señales de recuperación de los indicadores líderes del PIB
Fuente: Cálculos propios con datos de DANE, BanRep, FEDESARROLLO, DIAN, Andemos, ANDI y FRED de la Federal Reserve Bank of St. Louis.
El segundo trimestre experimentará una de las contracciones más fuertes de la historia reciente en la economía colombiana, según lo indican el conjunto de predictores del NowCast en los tres reportes. La economía colombiana toco fondo en abril, y se está experimentando una recuperación gradual a partir de mayo que permitirá suavizar en cierto grado la drástica caída del PIB en el segundo trimestre y en el crecimiento económico del año.
En la Figura 4 se presenta los resultados de estimación del NowCast del grupo coyuntura, dónde la serie de color negro son los datos registrados y los triángulos rojos representan la predicción inmediata del PIB trimestral. La Figura muestra un panorama preocupante, con una contracción aún mayor a la presentada en los reportes del Nowcast del mes de mayo (11.55%) y del mes de junio (16.32%), llegando a una caída del 16,45% en el segundo trimestre en Colombia.
Figura 4: Resultados Nowcasting del segundo trimestre del PIB Colombia 2020
Fuente: Estimación realizada en Python (Scikit-learn).
Así pues, en el segundo trimestre se habría experimentado una de las contracciones más fuertes de la historia reciente en la economía colombiana, del orden de -16.45%. Es importante destacar de la Figura 4, cómo el aprendizaje automático, con los nuevos datos de entrada del conjunto de información, va “aprendiendo” el patrón de comportamiento del PIB: a medida que aumentó la información de las variables del conjunto de predictores entre el primer Nowcast y el último, fue haciéndose más negativa la predicción del PIB. Ello sugiere que las técnicas de aprendizaje automático serán una parte importante del conjunto de herramientas de pronóstico macro de países emergentes en tiempos de COVID.
Finalmente, se muestra en la Figura 5 nuestro pronostico trimestral del PIB para Colombia del NowCast, acompañado de algunas cifras de entidades nacionales e internacionales. Cabe agregar que también se presenta el pronostico del PIB anual 2020, tomado de nuestro último informe del grupo de Coyuntura Económica que lo pueden encontrar aquí: (https://www.eafit.edu.co/escuelas/economiayfinanzas/cief/Documents/informe-coyuntura-junio-2020.pdf).
En lo que se refiere a la encuesta Banrep, se toma la mediana de la encuesta de expectativas económicas del mes de julio. La Figura nos indica que los analistas del mercado esperan una contracción del segundo trimestre que superará con creces la barrera del 10%, pero aún se tiene mucha incertidumbre sobre el resultado del año 2020, especialmente ahora, que es notable el incremento en el registro de casos confirmados del nuevo corona virus. El día 28 de julio, por primera vez, el país supero los 10 mil contagios diarios, y extendió el aislamiento social obligatorio hasta el 30 de agosto. Es fundamental seguir monitoreando con nuestro NowCast la evolución de la economía, que nos permite captar todos estos cambios disruptivos.
Figura 5: Previsiones económicas del PIB en Colombia
Fuente: Elaboración propia con información de reportes de Banco Mundial. MFMP 2020, Fitch Ratings, Corficolombia, Fedesarrollo, BBVA Research, CEPAL & Banrep.
Referencias:
- Bolhuis, A. & Rayner, B. (2020). Deus ex Machina? A Framework for Macro Forecasting with Machine Learning. IMF Working papers.
- Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) (2020). Estadísticas por tema. Recuperado de: https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema.
- Fornaro, P., & Luomaranta, H. (2020). Nowcasting Finnish real economic activity: a machine learning approach. Empirical Economics, 58(1), 55-71.
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer Science & Business Media.