• Los ingresos de las empresas minoristas
aumentaron 2.3% anual en septiembre, mientras
que los del comercio mayorista subieron 3.9%.
• Los ingresos de las empresas de servicios no
financieros aumentaron 3.4% anual en ese mes.
• El valor de la producción de las empresas
constructoras cayó -2.7% mensual en septiembre,
aunque mantuvo su sorprendente avance anual,
36%.
Mercados financieros
• El precio del petróleo retomó su caída: el Brent
acumula una baja de 16 dólares en los últimos dos
meses.
Mañana
• El INEGI publicará la inflación de la primera
quincena de noviembre. Anticipamos que será de
4.31% anual; 5.35% la subyacente.
• Banxico publicará la minuta de su última reunión.
Nota especial
• Ajuste estacional.
Resultados opuestos en los ingresos de las empresas comerciales
El comercio al por menor sigue a la baja... En
septiembre y con cifras desestacionalizadas (cd), los
ingresos totales de suministros de bienes y servicios
en el comercio minorista cayeron 0.2%, hilando tres
meses registrando decrementos. Por actividad
económica, los negocios más grandes del comercio
minorista registraron aumentos, tales como los
comercios de vehículos de motor (1.4%), tiendas de
autoservicio (0.3%) y abarrotes (0.4%). No obstante,
la caída del agregado se explica por los fuertes
decrementos en los negocios de artículos de papelería
(-8.1%), productos textiles (-2.6%) y enseres
domésticos (-3.7%). Por su parte, el personal ocupado
total cayó 0.4%, mientras que las remuneraciones
medias reales aumentaron 0.4%.
... mientras que el mayorista al alza. En contraste, los
ingresos del comercio mayorista acumulan cuatro
meses con aumentos mensuales con cd, siendo el
más reciente de 3.9% (3.6% en agosto). Destacan los
aumentos en las empresas de camiones y autopartes
(7.5%), materias primas agropecuarias y para la
industria (5.1%) y textiles (11.4%). El personal ocupado
total cayó -0.3% mientras que las remuneraciones
medias reales aumentaron 2.5%.
Con cifras originales, los ingresos totales del comercio
minorista aumentaron 2.3% anual, al tiempo que los
del mayorista crecieron 7.1%. Con estos resultados,
vemos una heterogeneidad en el comercio minorista, el
cual, en el margen, sugiere una desaceleración en el
consumo privado nacional. Por otro lado, el comercio
mayorista sigue mostrando un crecimiento sostenido,
lo cual va en línea con las tendencias del nearshoring.
Estimamos un crecimiento real anual en las ventas al
por menor de 3.9% anual para el cierre de 2023.
Crecimiento diferenciado en los servicios privados no financieros
En septiembre y con cifras desestacionalizadas (cd),
los ingresos de las empresas de servicios privados no
financieros aumentaron 1.4% mensual. Al interior,
crecieron los servicios de transporte, correos y
almacenamiento (4.4%), de esparcimiento y
recreativos (2.1%), de hoteles y restaurantes (2.0%),
de los servicios inmobiliarios (1.8%), de los servicios de
apoyo a los negocios (1.3%), de los servicios de salud
(0.4%) y de otros servicios (0.1%).
Por el contrario, disminuyeron en términos mensuales
los ingresos de los servicios educativos (-2.7%), de los
servicios profesionales (-1.1%) y de los servicios de
información (-0.5%). En términos anuales, los
ingresos privados no financieros aumentaron 3.4%.
Cabe señalar que los ingresos totales aún se
encuentran ligeramente por debajo de su nivel pre-
pandemia (febrero 2020) , si bien los relacionados con
información e inmobiliarios se encuentran 40% por
arriba de este. En el resto de las actividades este nivel
aún no se alcanza, siendo el componente de servicios
de apoyo a los negocios (como consecuencia de la
reforma que prohibió las empresas de outsourcing) el
más afectado, al ubicarse 50% por debajo de dicho
nivel.
De enero a septiembre, estos ingresos han
aumentado 3.8%, impulsados principalmente por los
servicios profesionales, los inmobiliarios y los de
esparcimiento. Por su parte, los servicios de apoyo y
de transporte presentan caídas de -3.6% y -2.4%,
respectivamente.
El personal ocupado de estas empresas aumentó
0.5% mensual, los gastos totales 0.7% y las
remuneraciones totales 0.4%.
Continúan sorprendiendo las cifras de valor de la construcción, en contraste
con las de empleo de ese sector
Aunque cae en el mes, la construcción sube 36.4% en
septiembre y 20% en lo que va del año, respecto al
anterior. De acuerdo a la Encuesta Nacional de Empresas
Constructoras (ENEC) levantada por INEGI, el valor de
producción del sector cayó, -2.7%, respecto a agosto. En
términos anuales (gráfica 1), en ese mes la edificación
(representa 39%) subió 22%, mientras que las obras de
transporte y urbanización (participan en 28%), 93%, y las
de petróleo y petroquímica, -11% anual.
La construcción en el sector público ha sido durante el
año mucho más dinámica que la del sector privado. Como
se observa en la gráfica 2, aunque la primera se desaceleró
mucho en septiembre, en términos anuales, es aún 53%
superior al del mismo mes de 2022. Mientras que el sector
privado mantiene su tendencia dinámica, aunque sube
menos, 24% anual en ese mes.
Los crecimientos mostrados en la ENEC contrastan con
los de otra serie de construcción del propio INEGI. Este
instituto publica la serie de construcción dentro de su
reporte de producción industrial (PI). Entre las diferencias
entre ambas series, destaca que esta última incluye los
rubros considerados en la ENEC y agrega la
autoconstrucción (de empresas y hogares).
Además de que una es el valor de la producción
(ENEC) y la otra, valor agregado (PI). Como se puede
observar en la gráfica 3, los crecimientos de ambas
mediciones de INEGI difieren en mucho en los últimos
meses, lo cual es inusual.
El crecimiento de la construcción de acuerdo a la
ENEC, supone que hubo un sorprendente
crecimiento de la productividad del trabajo. En
septiembre la producción avanzó 36%, el empleo y las
horas trabajadas lo hicieron en solo 1% y 8%
respectivamente. Como se observa en la gráfica 4, ese
contraste no se había presentado, al observar las tres
series desde 2013.
Es el componente construcción de la serie de
producción industrial el de relevancia para calcular
el PIB por el lado de la producción. Este acumula un
avance anual de 14% en el periodo enero-septiembre,
respecto al mismo periodo del año previo (en 2022,
creció 3%). Mientras que la construcción, de acuerdo
al EMEC, ha avanzado 20% (en 2022, 4%).
Ajuste estacional
¿Por qué es necesario el ajuste estacional? Los datos
con frecuencia menor a la anual (como mensuales y
trimestrales) pueden mostrar patrones estacionales,
los cuales pueden dificultar la comparación entre el
último dato y su predecesor (por ejemplo, enero vs
diciembre). El ajuste estacional es un proceso para
eliminar dichos patrones estacionales, lo cual puede
ayudar a explicar la información subyacente en los
datos (como su tendencia).
INEGI indica que los factores estacionales “pueden ser:
ciertas festividades fijas, el hecho de que algunos
meses tienen más días que otros, los periodos de
vacaciones escolares, el efecto del clima en las
diferentes estaciones del año y las expectativas de
fluctuaciones estacionales.”
Un patrón estacional se puede caracterizar como
máximos (o mínimos) regulares en determinadas
épocas del año. En la Gráfica 1, podemos observar que
la actividad económica en México tiende a ser menor al
promedio en los meses de enero, febrero, abril y
septiembre, y mayor a dicho promedio en mayo, junio,
octubre, noviembre y diciembre. Así, la actividad en
marzo, julio y agosto puede considerarse como típica, o
“normal”.
Fuente: Citibanamex-Estudios Económicos con datos de INEGI.
A manera de ejemplo, la actividad en febrero es menor
pues tiene menos días que el resto de los meses
(aunque el año bisiesto tiene un impacto positivo). De
igual forma, la semana santa, que generalmente
sucede en abril (aunque a veces cae en marzo) también
afecta la actividad económica, pero de manera
diferenciada, pues las escuelas están de vacaciones y
los servicios turísticos están en temporada alta (al igual
que en diciembre y en el verano).
Nota Especial
Si queremos comparar la actividad económica agregada
(aproximada con el IGAE) de enero con la de diciembre del
año previo, generalmente la primera será menor, pues la
segunda tiende a estar muy por arriba de la primera,
debido al efecto estacional (relacionado con las
celebraciones de fin de año).
La tendencia es la dirección subyacente de la serie. Esta
suaviza la mayor parte del ruido y de los efectos de corto
plazo presentes en los datos desestacionalizados. Si el
ruido es grande, entonces los datos desestacionalizados
son bastante volátiles, pero la tendencia brinda una mejor
idea del comportamiento a largo plazo de los datos. La
gráfica 2 muestra la serie sin ajustar y la tendencia del
IGAE. Esta última muestra un comportamiento más
“suave”, y captura con mayor precisión los puntos de
inflexión, que la serie original.
Original
70
Eliminar los patrones estacionales permite una mejor
comprensión de los datos. También hay algún tipo de
dirección subyacente, conocida como tendencia. Una vez
que se conoce la tendencia y el patrón estacional, lo que
queda se conoce como parte irregular de la serie.
Si bien las variaciones anuales de la serie original nos
brindan información sobre el comportamiento de la serie,
y eliminan parcialmente el problema de la estacionalidad
(al comparar el mismo periodo con el del año previo),
tienen una mayor amplitud que las variaciones anuales de
la tendencia (Gráfica 2).
Con el software que utiliza INEGI para el ajuste estacional
(X13-ARIMA, publicado por la Oficina del Censo de EUA),
se pueden identificar varios tipos de outliers. Un outlier
aditivo (AO) permite modelar un valor inusualmente alto (o
bajo) pero que, en el siguiente periodo, la serie regresa “a la
normalidad”. Un cambio temporal (TC) es similar, pero
tarda más de un periodo en regresar a la normalidad.
Ambos tipos son absorbidos por el componente irregular
de la serie. Un cambio de nivel (LS) representa un cambio
en la tendencia (y es absorbido en dicho componente).
Fuente: Citibanamex-Estudios Económicos con datos de INEGI.
Algunos eventos puntuales e irregulares tienen un impacto
directo en los datos (datos atípicos o outliers). Por
ejemplo, la reciente huelga en el sector automotriz
estadounidense generó una reducción en la producción de
dicho sector. Los eventos irregulares afectan nuestra
capacidad para identificar patrones estacionales, lo que se
traduce en series desestacionalizadas sub-óptimas. Por
ello, es necesario corregir los datos atípicos, para obtener
estimaciones confiables del patrón estacional.
Gráfica 3. IGAE
Más aún, si comparamos para el IGAE todos los meses de
enero con diciembre del año previo, la variación siempre es
negativa para la serie original, pero para la tendencia es, en
su mayoría, positiva. Mientras que la interpretación de la
variación mensual de la serie original es muy complicada,
con la serie de tendencia (o la serie desestacionalizada) es
directa; la actividad económica subió o, bajó tras
descontar el patrón estacional, con respecto al periodo
previo.
Tendencia
La especificación del modelo estacional para el IGAE a la
fecha de esta publicación incluye 6 AO, 1 TC y 5 LS.
Asimismo, controla por año bisiesto, si es un día entre
semana o fin de semana, y considera que el efecto de
semana santa inicia 3 días antes del domingo de Pascua
(es decir, desde el Jueves Santo). Además, considera filtros
estacionales de diferente duración para cada mes (más
largos para enero y julio), y un modelo SARIMA con rezagos
faltantes (0 1 [1 4 7]) (0 1 1).
Cabe destacar que, cuando se añade una nueva
observación al final de la serie, INEGI utiliza el modelo
correspondiente para calcular la serie desestacionalizada
y la tendencia-ciclo, las cuales se modifican en cada
publicación, independientemente de las revisiones a la
serie original.
Las series originales, desestacionalizadas y de
tendencia son tres series distintas que describen
diferentes aspectos del mismo fenómeno.
• La serie original es la mejor estimación que podemos
hacer del nivel de actividad en un momento
determinado, pero meses (o trimestres) diferentes no
son directamente comparables.
• La serie desestacionalizada se obtiene eliminando los
patrones estacionales de las estimaciones originales,
y son adecuadas para medir el desempeño y hacer
comparaciones. Más aún, distintos meses son
comparables entre sí, pero los movimientos
consecutivos pueden estar dominados por el
componente irregular.
• Por su parte, la serie de tendencia se obtiene
suavizando el ruido de las series desestacionalizadas,
a través de promedios móviles. En ese sentido,
minimiza el ruido (el componente irregular) de la serie
ajustada estacionalmente.
Generalmente, además de la variación anual de la serie
original, los analistas económicos estamos interesados
en el comportamiento en el “margen”, es decir, en el
cambio con respecto al periodo inmediato previo, por lo
que calculamos o usamos la variación mensual (o
trimestral) de la serie desestacionalizada.
Considerando la sensibilidad de la tendencia al último dato
(debido al ajuste que se realiza con cada nueva
observación), ya que los pronósticos provenientes del
modelo SARIMA se modifican (y sobre estos se realiza el
suavizamiento con promedios móviles al final de la serie), la
variación mensual de la tendencia podría no ser la más
adecuada para identificar la fase del ciclo económico en
que se encuentra la serie, o algún punto de inflexión. Sin
embargo, la evolución de la tendencia (es decir, sí aumenta
o disminuye su ritmo de crecimiento mensual) suele ser útil
para estos fines.
Más aún, INEGI actualiza con cierta regularidad (cada año)
los modelos de ajuste estacional. Por ello, los datos más
recientes de la serie generalmente no son susceptibles de
ser considerados como datos atípicos. Es decir, los
modelos se mantienen “fijos” por cierto tiempo.
Por ello, ante un evento atípico (como la huelga automotriz,
o el COVID-19) al final de la serie, es muy difícil discernir con
qué tipo de outlier se puede modelar. En el caso de la
huelga, al inicio de la misma no sabemos cuánto durará.
Puede ser un par de días o un par de meses. ¿Cómo
modelamos dicha incertidumbre? Es imposible saberlo en
ese momento. Posteriormente, cuando termina la huelga, y
la producción automotriz regresa a la normalidad, podemos
definir de qué tipo de outlier se trata.
Si sólo afectó un mes, para después retomar su nivel,
sería un AO. Pero si la huelga dura 6 meses, y además
tarda algún tiempo en retomar su nivel normal, podría
ser un TC. Más aún, si tras la huelga aumentará la
productividad, es posible que la serie se pueda modelar
con un LS que desplaza lo “normal” hacia arriba.
Queda claro que la generación de un modelo de ajuste
estacional no es un proceso trivial. Más aún, las
decisiones del modelador afectan directamente el
comportamiento de las series resultantes. En ello radica
la importancia de que el INEGI sea transparente no sólo
en publicar las series desestacionalizadas, sino los
modelos de ajuste estacional, para que cualquiera
pueda replicar los resultados, como lo viene realizando
desde hace varios años.
Nota Legal
Las estimaciones, pronósticos o proyecciones referidos en esta publicación se realizan tomando en cuenta, entre otras cosas, el comportamiento histórico de diversas variables tanto
económicas como financieras de origen nacional e internacional y los supuestos para su comportamiento futuro. Estos supuestos toman el escenario internacional pro puesto,
principalmente de las publicaciones mensuales “Global Economic Outlook and Strategy” y “Emerging Markets Economic Outlook and Strategy” publicados por Citi Research en la
plataforma de Citivelocity así como sus posibles actualizaciones publicadas en la misma plataforma. Para el escenario local, nuestros estimados consideran principalmente la
información publicada en la tabla “Pronósticos Anuales” y “Pronósticos Macroeconómicos” de nuestra publicación semanal “Perspectiva Semanal” así como sus actualizaciones
publicadas por nuestra dirección.
Nota Legal
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