Los índices económicos son una herramienta ampliamente utilizada para la toma de decisiones del sector público y privado. Estos índices se utilizan para medir fenómenos complejos, resumiendo la información proveniente de un conjunto más amplio de variables, lo que permite identificar tendencias y hacer comparaciones. La elaboración de un índice económico debe basarse en sólidos fundamentos teóricos, así como también en datos de calidad. Asimismo, la interpretación que se le da a los índices debe ser clara y precisa, de forma que no lleve a tomar decisiones equivocadas.
A continuación se describen los pasos para elaborar un índice económico desde cero, siguiendo las recomendaciones del Handbook on Constructing Composite Indicators, publicado por la OECD en el año 2008.
Marco teórico
Contenidos
El primer paso en la elaboración de índices económicos es desarrollar un marco teórico adecuado, que provea la base para la selección de las variables que compondrán el índice, así como también para la forma de combinar dichas variables, con el objetivo de obtener un índice con un significado claro y preciso.
Selección de los datos
Las variables a utilizar deben ser previamente validadas desde el punto de vista de la rigurosidad estadística. Además, deben ser medibles, tener una cobertura geográfica específica, y ser relevantes para el fenómeno que se quiere medir.
Imputación de datos perdidos
Se debe evaluar la utilización de métodos alternativos para la imputación de datos perdidos. La imputación se refiere al proceso de asignar un valor estimado a un dato para el cual no se tiene medición en la base de datos (dato perdido). Existen múltiples métodos para realizar esta tarea, cada uno con sus propias ventajas y desventajas.
Análisis multivariado
El análisis multivariado analiza si las variables utilizadas son suficientes o apropiadas para describir el fenómeno que se quiere medir. Típicamente se utilizan métodos de clustering, análisis de componentes principales o de factores para determinar cómo se relacionan las variables, y si son apropiadas para medir la variabilidad de un fenómeno subyacente. Este tipo de análisis también se puede utilizar para tomar decisiones metodológicas, por ejemplo, cómo definir ponderadores o métodos de agregación de las variables. Otra aplicación del análisis multivariado es agrupar las variables que componen los índices en categorías o dimensiones, verificar si las variables aportan información redundante o complementaria, y si las distintas categorías están balanceadas o no.
Normalización
Las variables usadas para construir índices deben normalizarse, de forma que sea comparables. Esto se realiza debido a que las variables pueden ser medidas en distintas escalas, por ejemplo, expectativa de vida al nacer en años, escolaridad en años, y PIB per cápita en miles de dólares. Si se agregan variables medidas en escalas diferentes, algunas variables podrían tener una influencia desproporcionada en el índice. Un ejemplo de normalización es usar el método Min-Max, que convierte las variables a una escala común, de 0 a 1. Otro método muy utilizado es la estandarización (z-scores) que transforma las variables de forma que tengan media 0 y desviación estándar igual a 1.
Ponderación y agregación
En esta etapa las variables son ponderadas y agregadas de acuerdo al marco teórico subyacente. Las ponderaciones se pueden escoger según diversos criterios, que deben estar bien fundamentados, ya que ponderar implica dar pesos diferentes a las distintas variables en el cálculo del índice. Un investigador podría tomar la decisión de no ponderar, aunque implícitamente dicha decisión implica asignar la misma ponderación a todas las variables. Por lo tanto, la decisión de no ponderar también se debe fundamentar apropiadamente. Respecto de los métodos de agregación, lo más común es usar un promedio ponderado, aunque también se pueden usar otros métodos, como la media geométrica o la agregación de componentes principales.
Robustez y sensibilidad
Una vez que se tenga un prototipo de índice, éste se debe someter a diversas pruebas de robustez y sensibilidad. Por ejemplo, se debe evaluar qué sucede cuando se excluye (o incluye) alguna variable del índice, si se cambia el método de imputación, normalización, ponderación o agregación. Idealmente, se esperaría que los resultados sean poco sensibles a estas decisiones metodológicas.
Una vez que se han definido los aspectos metodológicos, el índice ya está listo para su producción y difusión. Respecto de la difusión, la OECD recomienda tener en cuenta los siguientes factores:
Transparencia
Los índices económicos deben ser transparentes, lo que implica que se debe permitir el acceso a los documentos metodológicos, y a los datos o variables utilizados en su elaboración. El público debiera ser capaz de descomponer el índice en las variables que lo integran, y de volver a construirlo siguiendo las instrucciones presentadas en los manuales metodológicos.
Relación con otras variables
Los investigadores deben hacer los esfuerzos necesarios para identificar correlaciones del índice con otras variables económicas, ya sea a partir de visualizaciones o análisis más sofisticados como las regresiones. Asimismo, el índice se debe poner a disposición de la comunidad académica para que profundice en esta área. Esta actividad dará más valor al índice económico, ya que lo validará, y permitirá identificar para qué tipo de usos es más adecuado.
Presentación y visualización
Los índices típicamente son presentados al público a través de reportes y visualizaciones. Al respecto, se debe tener en cuenta que la forma en que los índices son presentados puede influir en la forma en que son interpretados.
Comentarios finales
La calidad de un índice depende no sólo de la metodología usada en su construcción, sino también en la calidad del marco teórico en el cual se basa, y de los datos utilizados. Aun cuando un índice se elabore se base en sofisticadas metodologías, si el marco teórico o los datos utilizados no están a la altura, puede llevar a realizar recomendaciones de política equivocadas o discutibles, que terminen haciendo que el público pierda la confianza en el índice y en sus autores.
Referencias:
Michela Nardo & Michaela Saisana & Andrea Saltelli & Stefano Tarantola & Anders Hoffman & Enrico Giovannini, 2008. «Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide,» OECD Statistics Working Papers 2005/3, OECD Publishing.