En este artículo se muestra mi sugerencia de cómo pre-procesar el índice de percepción de los consumidores, IPECO, del CEEN UDD, para facilitar su análisis e interpretación.
Algunos enlaces de interés:
¿Por qué pre-procesar el IPECO?
En primer lugar, se debe tener en cuenta que el IPECO y los índices de Percepciones se publican como porcentaje de su valor inicial (valor inicial = 100), lo que dificulta su interpretación y su análisis, por las razones que describo a continuación. Para calcular el IPECO se calculan índices de percepciones, dividiendo el porcentaje de respuestas optimistas por la suma de respuestas pesimistas y optimistas, para cada pregunta. Dado que dichos índices son proporciones, se distribuyen entre 0 y 100. Luego, el IPECO se calcula como el promedio de las percepciones y, finalmente, cada índice se divide por su valor inicial.
Dividir por el valor inicial altera el rango en que se distribuyen los índices. Por ejemplo, la percepción del desempleo actual, cuyo valor inicial fue 0.24, pasa a distribuirse entre 0 y 413; mientras que la percepción de los ingresos futuros, cuyo valor inicial fue 0.78, pasa a distribuirse entre 0 y 127. Es decir, un aumento de 12.7 puntos en la percepción de los ingresos futuros tiene el mismo efecto en el IPECO que un aumento de 41.3 puntos en la percepción del desempleo actual. Las magnitudes de los índices y sus variaciones dejan de ser comparables. Se puede decir que cada índice se muestra en su propia escala, que depende de su valor inicial.
Por otro lado, el IPECO inicialmente se publicó con frecuencia trimestral (a partir de diciembre de 2001), y sólo desde mayo del 2005 en adelante se ha publicado mensualmente. Por lo tanto, se encuentra una gran cantidad de missing values al inicio de la serie. Sería deseable poder imputar dichos datos para tener una serie más larga.
El código utilizado en este artículo se puede descargar en GitHub. También puedes visualizarlo en Jupyter Notebook. El código con el pre-procesamiento se puede visualizar en Jupyter Notebook.
¿Cómo se debería pre-procesar el IPECO?
Lo primero es transformar los índices a su escala original, de 0 a 100, multiplicando cada índice por su valor inicial. A continuación, se debe decidir qué hacer con los valores perdidos, para lo cual hay dos opciones principales: (1) Descartar el inicio de la serie, y trabajar sólo con los datos mensuales (que se publican desde mayo de 2005); (2) Reemplazar los datos perdidos con algún método de imputación, por ejemplo: interpolación lineal.
Efecto de dividir por el valor inicial
En el siguiente gráfico se muestra los índices IPECO, índice de coyuntura y de expectativas, tal como se conocen. Se aprecia que el índice de coyuntura, en promedio parece reflejar mayor optimismo que el IPECO, y que el índice de expectativas en promedio refleja un menor optimismo. Sin embargo, si observáramos los índices en su escala original, de 0 a 100, se apreciaría lo opuesto. La relación que se observa en el gráfico está distorsionada debido a la división por el valor inicial. De hecho, generalmente se observa lo contrario, las percepciones del futuro son más optimistas que las del presente.
![](https://raw.githubusercontent.com/percepcioneseconomicas/publicaciones/main/ipeco_preprocessing/Indices0.png)
En el siguiente gráfico se muestran las serie en su escala original, de 0 a 100, donde se observa que en promedio las expectativas son más optimistas que las percepciones del presente. Además, la escala de 0 a 100 tiene un utilidad adicional, que es que el valor 50 marca el punto en que hay tantos pesimistas como optimistas, es decir, se trata de un valor neutral. Sobre 50 hay más consumidores optimistas que pesimistas, y viceversa. No obstante, se menciona que no necesariamente el valor 50 debería ser el punto de referencia para distinguir entre valores pesimistas y optimistas (ver una propuesta alternativa en Cómo interpretar los índices de percepciones: escalas cualitativas).
![](https://raw.githubusercontent.com/percepcioneseconomicas/publicaciones/main/ipeco_preprocessing/Indices1.png)
Otro ejemplo de cómo afecta dividir por el valor inicial se observa en el siguiente gráfico, en que se muestra el IPECO y el índice IPECO2, construido promediando las cinco percepciones tal como se publican. Se observa que no se pudo replicar el IPECO con dichos datos, ya que el IPECO se elabora promediando las percepciones en su escala original, de 0 a 100, y luego se divide por el valor inicial. Es decir, contar con los índices con base 100 no permite replicar los cálculos o crear nuevos indicadores a partir de los datos disponibles.
![](https://raw.githubusercontent.com/percepcioneseconomicas/publicaciones/main/ipeco_preprocessing/Promedios0.png)
En el siguiente gráfico se muestra qué pasa al multiplicar las percepciones por su valor inicial, para transformarlas a su escala original, y luego promediarlas. Se observa que se logra replicar el cálculo del IPECO perfectamente.
![](https://raw.githubusercontent.com/percepcioneseconomicas/publicaciones/main/ipeco_preprocessing/Promedios1.png)
Interpolación lineal
Por último, se muestra la serie original del IPECO junto a la serie IPECO2, en que se imputaron los missing values mediante interpolación lineal. Se aprecia que de esta manera se logra alargar la serie de forma considerable. Los nuevos datos creados serían una estimación de la confianza en dichos meses, al igual que los datos oficiales, que hacen una estimación de la confianza de los consumidores en base a los datos levantados en la encuesta.
![](https://raw.githubusercontent.com/percepcioneseconomicas/publicaciones/main/ipeco_preprocessing/Ipeco-int.png)
Conclusión
En este artículo se ha mostrado la conveniencia de pre-procesar el IPECO antes de usarlo en los análisis cuantitativos. La práctica de dividir por el valor inicial es común para varios índices de confianza de consumidores, incluyendo el Index of Consumer Sentiment (Universidad de Michigan) y el Consumer Confidence Index (Conference Board), los índices de confianza de consumidores más reconocidos en EEUU. Sin embargo, dividir por el valor inicial dificulta la interpretación de los índices, sus niveles y variaciones.
Por otro lado, los índices con base 100 no permiten hacer cálculos con estos datos de forma correcta. Por ejemplo, además de los índices de coyuntura y expectativas, que son promedios de las percepciones del presente y del futuro, respectivamente, sería interesante elaborar índices de la situación económica personal y nacional, promediando las percepciones que se refieren a estas dimensiones. Sin embargo, esto no se puede hacer correctamente con los índices con base 100, sino que se requieren los índices en su escala original.