domingo, 8 de octubre de 2017

Entrevista Catastro de Proyectos de Inversión LUN


¿Por qué el catastro de inversión aumentó? ¿Cuál es el análisis que hace respecto a la coyuntura del momento?


Las inversiones aumentaron debido a las mejores condiciones económicas (coyuntura) y mejora en las expectativas (sobre el futuro). Durante los últimos meses, ha disminuido la inflación, lo que se traduce en menores tasas de interés reales, y ha aumentado el precio del cobre. Además, se espera una reactivación importante de la actividad económica. Asimismo, la incertidumbre política ha disminuido, ya que los proyectos más controversiales del gobierno ya han sido discutidos, por lo que no se debería esperar novedades importantes en el corto plazo.

Este contexto es un escenario más favorable para la inversión, ya que las mejores expectativas y menor incertidumbre provocan que proyectos que antes no eran rentables ahora sí sean convenientes. Por ejemplo, en el caso del sector minero, un mayor precio del cobre se traduce en mayores ingresos esperados para los proyectos de inversión, mientras que las menores tasas de interés reales benefician a los proyectos transversalmente, debido a un menor costo de oportunidad (rentabilidad de las inversiones alternativas) y menor costo de financiamiento.

¿A qué atribuye que los sectores de energía, minería e infraestructura sean los que más aumentan su inversión?

En el caso del sector energía, se debe a la irrupción de las energías renovables no convencionales (ERNC), cuyos costos se han abaratado, haciendo que este tipo de proyectos sean rentables. En el caso de la minería, la mayor inversión se debería a las mejores condiciones macroeconómicas, y sobre todo al mayor precio del cobre. Por último, en el caso de la infraestructura, el aporte estatal es la causa principal (líneas de metro y construcción de ferrocarriles). En general, se trata de proyectos que se han beneficiado de la coyuntura económica o avances tecnológicos.

¿Por qué los proyectos de inversión de concentran en Antofagasta, Atacama y la RM?

En el caso de la inversión en los sectores energía y minería, la inversión se concentra en el norte de Chile ya que se trata de la zona cuyas condiciones naturales son las mejores para desarrollar este tipo de proyectos (radiación solar, viento, disponibilidad de terrenos, presencia de recursos minerales). Por otro lado, la región metropolitana concentra la inversión estatal en infraestructura (líneas de metro).

¿Cómo seguir potenciando las inversiones en nuestro país?

El crecimiento y estabilidad macroeconómica es fundamental. Asimismo, el próximo gobierno debe generar un entorno propicio para la inversión, con reglas claras y protección de la propiedad de los inversionistas. Se debe garantizar a los inversionistas, nacionales e internacionales, que sus intereses serán resguardados en la medida que cumplan con las leyes del país.

Por otro lado, es importante que los empresarios sepan gestionen el impacto de sus proyectos sobre las comunidades y el medio ambiente, para evitar la oposición de grupos de presión con gran poder para influir en las autoridades políticas. Es decir, los empresarios deben reconocer que los factores económicos no son los únicos que determinan el éxito de un proyecto, y deben actuar correspondientemente.

En relación al tema del mercado laboral:
Según se observa, el número de empleos requeridos para su construcción y operación superaría las 400 mil contrataciones, lo que representa un crecimiento de 10% respecto de junio 2016. ¿Cómo observa dicha cifra y a qué responde?

Es una buena noticia para Chile, dado que los indicadores de empleo se han deteriorado (pérdida de empleos asalariados y aumento del empleo por cuenta propia). La demanda de trabajadores se explica sobre todo por la etapa de construcción de los proyectos (demanda temporal de ingenieros, constructores, obreros), y en segundo lugar por su etapa de operación, en que los proyectos serán una fuente de trabajo permanente en las zonas donde se ubican. Además, se deben sumar los empleos generados en sectores indirectamente relacionados con la operación de los proyectos (por ejemplo, proveedores locales de servicios, restoranes y hoteles, sector inmobiliario, etc.), y los nuevos empleos que se generarán en el futuro gracias a la mayor actividad económica.

jueves, 18 de mayo de 2017

Técnicas de redondeo: cómo hacerlo mejor


Recientemente vi una noticia sobre una encuesta política que me motivó a escribir este comentario. La encuesta estimó la intención de voto de los chilenos, y como resultado mostró el porcentaje de electrores que votaría por cada candidato a la presidencia. Estos resultados fueron criticados debido a que los porcentajes mostrados no sumaban 100%, sino 101%.

El encargado de la encuesta explicó: "En matemática, y eso lo sabe todo el mundo, se aproximan las décimas. "Es lo que hicimos y hemos hecho al presentar estos estudios intentando ser lo más didácticos a través de infografías. En cualquier caso, dadas las consultas e inquietudes de los rigurosos de la precisión decimal, mostramos los datos con los decimales de manera que sumen 100%".


FUENTE:
http://www.elmostrador.cl/noticias/pais/2017/05/17/cristian-valdivieso-de-criteria-research-responde-a-los-rigurosos-de-la-precision-en-matematicas-las-decimas-se-aproximan/

El problema surgió de la forma en que se redondearon los datos, ya que se hizo con un método sesgado: redondear la mitad hacia arriba.

La regla típica del redondeo indica que, si un número es menor que 5, el número a la izquierda no se modifica, pero si es mayor que 5, el número a la izquierda se incrementa en una unidad. Sin embargo, si el número es igual a 5, en el caso del método redondear la mitad hacia arriba, el número a la izquierda también se incrementa en una unidad. Este procedimiento se aplicó para redondear los resultados de la encuesta, haciendo que el resultado de José Antonio Kast se incrementara de 2.5% a 3%.

El método anterior es sesgado y produce errores como el anterior. Además, si luego se hacen cálculos a partir de los números redondeados con este método, los errores de aproximación se irán incrementando.

Un mejor método, que produce menor insesgamiento y errores, se conoce como redondear la mitad al par, es decir, si el número es igual a 5, el número a la izquierda se cambia por el número par más cercano. En el ejemplo, el 2.5% de José Antonio Kast se habría redondeado a 2%, con lo que la suma de los porcentajes habría sido 100%.

Este método minimiza el error esperado cuando se suman números redondeados, además que trata valores positivos y negativos de forma simétrica, por lo que tampoco tiene sesgo de signo. Más importante aún, para una distribución cualquiera de números, el promedio de los números redondeados es igual al promedio de los números no redondeados. No obstante, también tiene desventajas pero que son menores en comparación a las desventajas de otros métodos de redondeo.

Más información sobre este y otros métodos de redondeo:
https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Round_half_to_even

Este método también se conoce como: redondeo convergente, redondeo de los estadísticos, redondeo Gaussiano y redondeo de los banqueros. Como muestra de su importancia, se ha convertido en un estándar técnico en computación para el tratamiento de los floating numbers, la aproximación computacional de los números reales.

Si quieren ver cómo funciona hacer pruebas en el siguiente sitio web (por ejemplo, redondear los valores 1.5, 2.5, 3.5 y 4.5):
https://www.wolframalpha.com/input/?i=round(2.5)

lunes, 8 de mayo de 2017

Crecimiento Económico: Factores Externos e Internos

A continuación copio la introducción (y resumen) de mi última investigación: Crecimiento Económico: Factores Externos e Internos, que busca ser un aporte a la discusión de la coyuntura económica en Chile, dado que frecuentemente economistas y políticos enfrentan posiciones acerca de las reales causas de la desaceleración económica en Chile de los últimos años.

Introducción

En el siguiente trabajo se estudia el efecto que han tenido factores internos (confianza, incertidumbre y variables macro domésticas) y externos (ciclo económico mundial) sobre la actividad económica de Chile durante los últimos años. En particular, se busca determinar qué factores son los más importantes para explicar la desaceleración de la actividad económica observada en los últimos tres años.

Para analizar los datos se utilizaron dos enfoques metodológicos. El primero inspirado en el trabajo de Elías Albagli y Emiliano Luttini: Confianza, Incertidumbre e Inversión en Chile: Evidencia Macro y Micro de la Encuesta IMCE, en su enfoque macro, ya que se utiliza la metodología SVAR para analizar la dinámica de las variables de interés. Sin embargo, en este estudio interesa estudiar el efecto de factores externos e internos sobre la actividad económica (en lugar de la inversión) y como medida de confianza e incertidumbre se utilizan datos de la encuesta IPECO (un índice de confianza del consumidor en lugar de un índice de confianza empresarial), ya que interesa conocer el efecto de los factores externos e internos sobre la economía en general, dado que no sólo la inversión ha disminuido, sino que también los otros componentes de la demanda agregada han sido afectados negativamente: importaciones, exportaciones y el consumo privado.

Respecto del uso de la encuesta IPECO para medir confianza e incertidumbre, se justifica debido a que ésta mide las percepciones de los chilenos en general, sin distinguir por la ocupación de los encuestados como lo hacen las encuestas de confianza empresarial, en que se encuesta a ejecutivos de empresas de un grupo reducido de sectores económicos.

El segundo enfoque metodológico también utiliza modelos VAR, pero se concentra en el estudio de la dinámica de los coeficientes del modelo, a través de estimaciones de Rolling Windows. De esta manera, se busca conocer qué variables tuvieron un mayor efecto sobre la tasa de crecimiento del IMACEC en cada periodo.

Como resultado del análisis, se concluyó que la caída de la tasa de crecimiento de la economía se debería a factores externos, probablemente al efecto del fin del boom minero y bajo precio del cobre sobre la economía nacional, pero, luego, las bajas tasas de crecimiento observadas desde entonces se explicarían por una combinación de factores externos e internos, entre los cuales predominan los factores internos. En otras palabras, la caída en la tasa de crecimiento de la economía se debe a factores externos, pero luego se ha mantenido baja principalmente debido a factores internos.

Adicionalmente se estudiaron los factores que determinan la confianza en Chile, y se concluyó que, en general, la dinámica de la confianza se explica por factores internos, mientras que los factores externos han sido importantes sólo en periodos acotados.


martes, 7 de marzo de 2017

Entrevista Tasa de Desempleo Noviembre 2016 - Enero 2017

Entrevista que di para El Publimetro sobre el último dato de desempleo, correspondiente al trimestre móvil noviembre 2016 - enero 2017, oportunidad en que se observó un aumento de 0,1% en la tasa de desempleo respecto del trimestre móvil anterior, y de 0,4% respecto del mismo trimestre doce meses atrás. 

La creación de empleo por cuenta propia sigue aumentando. Ahora lo hizo en 5,5%, es una tendencia que no se revertirá? Cómo saber qué tanta calidad tiene estos empleos?

El aumento en la tasa de crecimiento del empleo por cuenta propia ha coincidido con una disminución en el crecimiento del empleo asalariado, y con la disminución del crecimiento de la economía en general. Dado que la cantidad de nuevos empleos asalariados que se generan no ha sido suficiente para todas las personas que buscan empleo (aquellas que buscan cambiarse de trabajo y aquellas que buscan empleo por primera vez), un porcentaje cada vez mayor trabaja por cuenta propia, lo que es una mejor opción que permanecer desempleado. Esta tendencia debería revertirse una vez que el empleo asalariado alcance tasas de crecimiento mayores, lo que a su vez debería ocurrir una vez que la economía se reactive.

La calidad del empleo por cuenta propia es baja. Datos de la Nueva Encuesta Suplementaria de Ingresos (NESI) revelan que, en promedio, los trabajadores asalariados tienen ingresos que duplican a los ingresos de los trabajadores por cuenta propia. Además, los trabajadores por cuenta propia no cotizan, es decir, no tienen previsión de salud ni ahorran para su vejez (así como tampoco tienen derecho a otros beneficios sociales como el seguro de desempleo y el de invalidez y sobrevivencia).

Por otro lado, la cantidad de ocupados que busca empleo cayó 7,1%. La gente está cuidando su trabajo o no hay ofertas para postular? O qué hay detrás de estos resultados?

Ambas hipótesis son correctas. La cantidad de nuevos empleos que genera la economía es baja en relación a años anteriores, por lo que las ofertas de empleo disponibles para postular deberían ser menores. Por otro lado, dado que se genera poco empleo asalariado, que es el empleo de mayor calidad, los ocupados tienen menos incentivos para cambiarse de trabajo, ya que es menos probable encontrar un empleo de mejor calidad que el que ya tienen.

Asimismo, aumentaron las personas que trabajaron a tiempo parcial, voluntario e involuntario, siendo el más bajo en la encuesta para este período. A qué se debe?

El alza del empleo a tiempo parcial involuntario es un signo de debilidad del mercado laboral, ya que personas que desearían trabajar una cantidad mayor de horas a la semana no lo logran, y deben resignarse a trabajar una menor cantidad de horas. Esto se debería a la menor creación de empleo de los últimos años, por lo que las personas que no logran encontrar un empleo asalariado y/o de tiempo completo, deben resignarse a trabajar por cuenta propia o a tiempo parcial.

Por otro lado, el alza del empleo a tiempo parcial voluntario es un signo positivo, ya que aumenta la cantidad de personas trabajando a tiempo parcial y que desean trabajar en esa modalidad de trabajo. No obstante, se trata de un bajo porcentaje en relación al total de la fuerza de trabajo.

miércoles, 8 de febrero de 2017

Cómo hacer un mapa de Chile en R

A continuación describo cómo construí un mapa de Chile en R, con el objetivo de mostrar cuáles eran las capitales regionales más caras y baratas de Chile para un ejecutivo ABC1.

El costo de cada ciudad se estimó mediante una medición de los precios de una canasta de productos y servicios consumidos por hogares ABC1, es decir, se trata de una canasta que toma en cuenta la calidad de los productos y servicios consumidos, independientemente de su precio. A partir de estos datos se construye un índice el ICVE (índice de costo de vida de ejecutivos), y se construyen grupos de ciudades de costo alto, costo intermedio y costo bajo (mediante un algoritmo de k-means clustering).

En el mapa interesa colorear las regiones según su clúster de ingreso, y añadir una etiqueta con el nombre de la capital regional y el costo de vida estimado.

Descargué un mapa vectorial de Chile del sitio web de la Biblioteca del Ciongreso Nacional:
http://www.bcn.cl/siit/mapas_vectoriales/index_html

En particular, me interesaba el mapa: Division regional: polígonos de las regiones de Chile.

Para construir el mapa utilicé los siguientes paquetes de R:

x <- c("sp", "RColorBrewer", "ggplot2", "ggmap", "rgdal", "rgeos", "maptools", "dplyr", "tidyr", "tmap")
lapply(x, library, lib.loc="C:/Users/Guillermo Acuña/Documents/R library", character.only = TRUE)


Luego cargué los datos del mapa vectorial y los datos que quería mostrar en el mapa:

#Cargar los datos del mapa vectorial
chile <- readOGR(dsn = "C:/Users/Guillermo Acuña/Google Drive/CEEN - Area Compartida/2 Productos regulares/ICVE/2017/Mapa Chile", layer = "division_regional")

#Cargar los datos que se quieren mostrar en el mapa
icve <- read.csv(file='C:/Users/Guillermo Acuña/Google Drive/CEEN - Area Compartida/2 Productos regulares/ICVE/2017/Mapa Chile/default.csv', header = TRUE)


Los datos a mostrar son los siguientes:



Luego fusioné ambos datos:

#Unir los datos que se quieren mostrar en el mapa con los datos del mapa vectorial
chile@data <- left_join(chile@data, icve)


Si se examina la base de datos (View(chile)), se observan algunas filas repetidas y algunas con valores NA. Por otro lado, quería separar el mapa en dos, uno que mostrara las 7 regiones más al norte de Chile, y otro que mostrara el resto, por lo que generé dos sub-conjuntos de la base de datos original:

chile1 <- chile[complete.cases(chile$Costo),]
chile1 <- chile1[complete.cases(chile1$COD_COM),]
chile1 <-  chile1[chile1$COD_REGI <= 7 | chile1$COD_REGI == 13 | chile1$COD_REGI == 15,]

chile2 <- chile[complete.cases(chile$Costo),]
chile2 <- chile2[complete.cases(chile2$COD_COM),]
chile2 <-  chile2[chile2$COD_REGI > 7 & chile2$COD_REGI != 13 & chile2$COD_REGI != 15,]
chile2$Ciudad[6] = NA
chile2$Ciudad[7] = NA


Luego generé una paleta de colores, para pintar el mapa:

Colores <- brewer.pal(3, "RdYlGn") # Tres colores, uno para cada nivel.

Después generé los gráficos (sin imprimirlos aún):

g3 = tm_shape(chile1) +
  tm_fill(title = "", col = "Costo", palette = Colores, legend.show = FALSE) +  
  tm_layout(outer.margins = c(0, 0, 0, 0), inner.margins = c(.0, .25, .0, .4), legend.outside = FALSE, frame = FALSE,
            legend.text.size = .5, legend.position = c("right","bottom"), legend.bg.color = "white",
            legend.bg.alpha = 1) +
  tm_borders(alpha=.5) +
  tm_text("Ciudad", size=.5, shadow=TRUE, bg.color="white", bg.alpha=0, alpha = 1, just = "left")


g4 = tm_shape(chile2) +
  tm_fill(title = "", col = "Costo", palette = Colores, legend.show = TRUE) +  
  tm_layout(outer.margins = c(0, 0, 0, 0), inner.margins = c(.0, .25, .0, .4), legend.outside = FALSE, frame = FALSE,
            legend.text.size = .5, legend.position = c("left","bottom"), legend.bg.color = "white",
            legend.bg.alpha = 1) +
  tm_borders(alpha=.5) +
  tm_text("Ciudad", size=.5, shadow=TRUE, bg.color="white", bg.alpha=0, alpha = 1, just = "left")


Para poder imprimir ambos gráficos en una sola imagen, utilicé una función que encontré en Google:

multiplot <- function(..., plotlist=NULL, cols) {
  require(grid)
 
  # Make a list from the ... arguments and plotlist
  plots <- c(list(...), plotlist)
 
  numPlots = length(plots)
 
  # Make the panel
  plotCols = cols                          # Number of columns of plots
  plotRows = ceiling(numPlots/plotCols) # Number of rows needed, calculated from # of cols
 
  # Set up the page
  grid.newpage()
  pushViewport(viewport(layout = grid.layout(plotRows, plotCols)))
  vplayout <- function(x, y)
    viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)
 
  # Make each plot, in the correct location
  for (i in 1:numPlots) {
    curRow = ceiling(i/plotCols)
    curCol = (i-1) %% plotCols + 1
    print(plots[[i]], vp = vplayout(curRow, curCol ))
  }
 
}


Por último, imprimí el gráfico utilizando la función anterior:

multiplot(g3, g4, cols = 2)

El resultado es el siguiente:


viernes, 6 de enero de 2017

Análisis: IMACEC

Según el sitio web del Banco Central de Chile, el IMACEC se define de la siguiente manera:

Definición
El Índice Mensual de Actividad Económica (Imacec) es una estimación que resume la actividad de los distintos sectores económicos en un determinado mes, a precios del año anterior encadenados. Su variación interanual constituye una aproximación de la evolución mensual del producto interno bruto (PIB).

Subproductos
Además de la elaboración del índice original, se obtienen y publican tres series derivadas de éste: Imacec a costo de factores, Imacec desestacionalizado e Imacec Tendencia-ciclo. Se publican también, las tasas de variación de cada serie.

Fuente:
http://si3.bcentral.cl/estadisticas/Principal1/Metodologias/CCNN/imacec/Metodologias.html

En el siguiente gráfico se muestra la dinámica del IMACEC desde el año 2010 hasta noviembre de 2016:

Se observa en azul la serie original en niveles, y en rojo la serie desestacionalizada. Los patrones de altas y bajas regulares son característicos de las series económicas con un componente estacional. La estacionalidad de los datos se observa en series mensuales y trimestrales, pero no con series anuales. Desestacionalizar los datos permite apreciar con una mayor definición la tendencia subyacente en los datos. Se observa que la tendencia tiene una pendiente positiva que se ha aplanado durante los últimos años.

Otro gráfico interesante es el de las variaciones mensuales del índice:
Se observan variaciones positivas y negativas. La serie desestacionalizada permite observar mejor el promedio temporal de la serie, que es positivo. No obstante, no se puede obtener mucha información adicional de este gráfico.

El gráfico más interesante es el de la variación anual, ya que al ser una variación anual suceden dos cosas: (1) prácticamente desaparece el componente estacional de la serie, y (2) se puede observar la tendencia en la tasa de crecimiento de la actividad económica. El Banco Central señala que la variación interanual del IMACEC constituye una aproximación de la evolución mensual del producto interno bruto, es decir, al observar esta serie podemos apreciar cómo está variando el PIB (aproximadamente, ya que el IMACEC es una aproximación de la actividad económica, una variable no observable).
En el gráfico se observa que la serie original y desestacionalizada son muy similares, ya que al trabajar con datos anuales se reduce la influencia del componente estacional de la serie de datos. También se observa que el promedio temporal de la serie se ha reducido, sobre todo durante el periodo 2012-2014, en que se observa una pendiente negativa, y que a partir del 2014 se ha mantenido estancado en un bajo nivel.

A continuación se muestra un gráfico con la dinámica del IMACEC minero y no minero:
Se observa que el IMACEC minero presenta una gran cantidad de variaciones negativas y que es bastante irregular, mientras que el IMACEC no minero es más regular. También se observa que el IMACEC no minero ha disminuido su promedio temporal de manera similar al índice original, lo que implica que la disminución de la actividad económica no se explica solamente por shocks a la actividad minera, sino que toda la economía se encuentra deprimida, produciendo a un bajo nivel en relación a los promedios históricos.

Por último, se menciona que se debe tener en cuenta que el IMACEC es una estimación y que está sujeto a revisiones, por lo que conviene revisar los datos o el sitio web del Banco Central regularmente para enterarse de las correcciones que se puedan haber realizado a los datos.