Estimación Oportuna del PIB, Dieciséis Años Después

Hace 16 años, hacia mediados de 1999, El Dr. Lawrence R. Klein (Premio Nobel de Economía 1980) y este servidor presentamos al INEGI en Aguascalientes una nueva  metodología para estimar el PIB trimestral de manera anticipada a los datos oficiales. Dicha metodología constituía el trabajo de investigación de mi tesis doctoral, que pocos años después presentaría para obtener el grado de doctor en economía, la cual estuvo estrictamente supervisada y firmada por el Dr. Klein. Dieciséis años después, en octubre del 2015, el INEGI anuncia que está en capacidad de ofrecer una estimación oportuna del PIB trimestral, la cual básicamente sigue el espíritu de nuestra Metodología de Pronósticos de Alta Frecuencia.

En el último año de mis estudios doctorales en Filadelfia 1998-1999, el profesor Lawrence Klein aceptó ser mi director de tesis doctoral en la que aplicaría su nueva metodología de predicción de alta frecuencia a la economía mexicana, la cual para el caso de los Estados Unidos el Dr. Klein le había dado en llamar el “Current Quarter Model”. Esta nueva metodología pretendía utilizar la información económica de alta periodicidad (diaria, semanal y mensual) para obtener una anticipación del PIB trimestral. La metodología de Klein combinaba la información observada de alta frecuencia con el uso de ecuaciones econométricas y modelos de series de tiempo para estimar la actividad económica mensual y a través de ecuaciones puente llegar a un estimado del PIB trimestral.

Los primeros resultados para México los generamos hacia principios de 1999 con el recien construido Modelo de Pronósticos de Alta Frecuencia para la Economía Mexicana (HFFM). La precisión de nuestros resultados preliminares resultó satisfactoria para el Dr. Klein y también en su comparación con la historia más reciente del PIB trimestral en esos años. Por lo cual recibimos invitación del Proyecto Macroeconométrico de Ciemex-Wharton para presentar nuestra metodología y resultados en la Junta Trimestral patrocinada por el INEGI en la Ciudad de Aguascalientes a mediados de 1999.

Durante la presentación y en los meses siguientes de perfeccionamiento y ajuste de nuestro modelo, tuvimos muy buena recepción y colaboración de parte del INEGI en materia de estadísticas e incluso de personal que fue enviado a nuestras oficinas en Filadelfia para conocer más a fondo nuestra metodología con la posibilidad de poder hacer uso de ella en cierta medida. Otro organismo que también se interesó en nuestra metodología fue el Banco Mundial a través de su oficina en México, así como el Centro de Predicción Económica de España (CEPREDE). Con los cambios de presidentes del INEGI que se dieron en los años subsecuentes, con la terminación y presentación de mi tesis, y con la puesta en marcha del servicio de Pronósticos de Alta Frecuencia para México, la relación con el INEGI se fue naturalmente Alejando.

El Modelo de Pronósticos de Alta Frecuencia para México entró en funciones en el año 2002, generando pronósticos del PIB trimestral a través del uso de indicadores líderes de actividad, mercados financieros, expectativas y precios del mercado de futuros, para estimar el crecimiento del PIB para el trimestre corriente de manera anticipada al anuncio oficial, el cual en ese entonces sucedía 60 días después del cierre del trimestre en cuestión. En la actualidad el Modelo de Alta Frecuencia para México se utiliza básicamente para generar insumos de corto plazo del PIB trimestral y utilizarlos para calibrar los pronósticos de más largo plazo del modelo estructural que genera los pronósticos para el Proyecto Macroeconométrico Mundial de las Naciones Unidas (Project LINK).

El avance oportuno del PIB trimestral que ha anunciado el INEGI es un gran paso en la misma dirección y espíritu que Lawrence Klein siempre tuvo con respecto a la relevancia de la información económica disponible. El Dr. Klein siempre tuvo la capacidad de asignarle a la información estadística el valor que no siempre se le asigna y sobre todo siempre destacó y reconoció los esfuerzos de recolección y procesamiento de datos que ello implica para el instituto emisor. Klein siempre apreció el poder predictivo de cualquier pieza de información estadística por pequeña que fuera, y siempre dijo que toda pieza de información tiene un valor importante en los esfuerzos de predicción económica, de anticipación de eventos futuros, y sobre todo en el proceso de correción y ajuste de los modelos de predicción económica.

Twitter: @AlfredoCoutino

Para mayores referencias sobre el modelo para México, ver:

• Alfredo Coutiño, “A High Frequency Forecasting Model for the Mexican Economy”, Ph.D. Dissertation, 2004.
• Alfredo Coutiño, “Mexico: Current Quarter Forecasts”, in The Making of National Economic Forecasts, edited by Lawrence R. Klein, Edward Elgar Publishing, Inc.  2009.
•  Alfredo Coutiño, “On the Use of High-Frequency Economic Information to Anticipate the Current Quarter GDP: A Study Case for Mexico”, Journal of Policy Modeling, Elsevier, 2005.
• Lawrence R. Klein and Alfredo Coutiño, “A High-Frequency Model for the Mexican economy”, Ciemex-Wefa, Inc. Paper presented at the Macroeconomic Quarterly Meeting: INEGI, Aguascalientes, July 1999.