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Mil millones de precios no pueden estar equivocados

Un enfoque big data, o de datos masivos, puede estimar la inflación y ayuda a comprender por qué se producen las recesiones

En los últimos días de 2015 llegó una noticia que entusiasmó a todos los geeks: la declaración de una "emergencia estadística" por parte de Mauricio Macri. La medida del nuevo presidente de Argentina permitió a Jorge Todesca, director del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (Indec), suspender la publicación de algunos datos económicos básicos. Eso quizás parezca extremo, pero las cifras de inflación de Argentina habían perdido toda credibilidad.
El Fondo Monetario Internacional censuró al país en 2013 por sus números poco convincentes durante la anterior presidente Cristina Fernandez de Kirchner. Los expertos en estadísticas del gobierno sostienen que los datos eran manipulados por esa administración para reflejar un inflación baja. Todesca mismo se desempeñaba como economista en el sector privado y en 2011 su firma fue multada por medio millón de pesos por publicar cifras que contradecían la versión oficial.
Pero un economista encontró una manera de publicar estadísticas creíbles sin ser sancionado. Su nombre es Alberto Cavallo, y se dio cuenta de que reuniendo datos de precios publicados por comercios minoristas online, podía estimar en forma verosímil la inflación argentina desde la seguridad de Massachusetts, Estados Unidos. El cálculo promedio de Cavallo fue superior a 20% anual entre 2007 y 2011, mientras que la cifra oficial era de 8%.
Así empezó el Billion Prices Project (BPP) y su brazo comercial PriceStats, ambas colaboraciones entre Cavallo y Robert Rigobon, un profesor de Economía colega del MIT. "Billion Prices" (mil millones de precios) suena exagerado pero ese es el número de precios que el proyecto recopila semanalmente provenientes de cientos de comercios en más de 60 países.
Si bien el proyecto confirmó que las cifras de inflación de Argentina no eran de confiar, también demostró que los números de inflación norteamericanos publicados por la Agencia norteamericana de Estadísticas Laborales sí lo eran. Varios comentaristas habían asegurado que la hiperinflación era la consecuencia inevitable del dinero que se imprimía en la Reserva Federal. Cuando la hiperinflación no se materializó, algunos críticos sugirieron que la agencia de estadísticas estadounidense estaba ocultándola, como si nadie lo notara.
Una segunda ventaja, que se encontró rápidamente, fue que el flujo diario de datos provenientes de PriceStats era un buen indicador de las estadísticas de inflación oficiales, que por lo general se publican mensualmente. A Cavallo y Rigobon les gusta señalar que su índice de precios online norteamericano comenzó a caer el día después de que Lehman Brothers declaró su quiebra; el Índice de Precios al Consumidor oficial se tomó un mes para reflejar algo y dos meses en responder por completo.
El BPP también está echando luz sobre algunos de los viejos misterios económicos. Uno es el problema de ajustar la inflación a los cambios de la calidad. En cierta medida, es un problema que carece de solución. El fonógrafo Edison costaba u$s 20 a fines del siglo XIX; un iPod Nano hoy sale u$s 145. ¿Qué tasa de inflación supone eso en los últimos 117 años? Simplemente no hay respuesta a esa pregunta.
Pero las agencias de estadísticas siempre están lidiando con pequeñas porciones del mismo problema.
Supongamos que aparece en el mercado un modelo nuevo de lavarropas a un precio exorbitante; gradualmente con los años va bajando de valor y, finalmente, se vende a precio de liquidación y es reemplazado por un modelo más chic. Lo mismo ocurre con las diferentes tiempos para las computadoras, los vestidos de verano y los autos. Si los estadistas económicos manejan mal esos casos, será muy equivocada las mediciones que hagan de la inflación. En general, confían en cuidados sustitutos y teorías ingeniosas, pero el éxito nunca está asegurado.
Cavallo y Rigobon aseguran que el simple volumen de precios recopilados por BPP ayuda a resolver el problema. Todos los días, el proyecto reúne los precios de miles de lavarropas. Observando que la disponibilidad del Scrub-O-Mat 9000 coincide con la de Cleanado XYZ, es posible ajustar cuando se introducen los productos nuevos y se abaratan los artículos viejos y luego éstos van desapareciendo del mercado.
Este enfoque big data, o de datos masivos, para calcular la inflación también nos ayuda a comprender porqué se producen las recesiones. Una influyente escuela de pensamiento sostiene que las recesiones suceden (en parte) porque los precios no se ajustan lentamente frente a una desaceleración. Al igual que una roca pequeña que inicia una avalancha, esta rigidez de precios provoca un gran problema. Se acumulan los inventarios sin vender, los comercios minoristas reducen sus pedidos de mercaderías, y los fabricantes quiebran.
El problema con la idea de que los precios rígidos provocan recesiones es que, según las estadísticas de inflación oficiales, los precios regularmente se modifican en importes elevados o reducidos, lo que sugiere que no hay rigidez de precios.
Pero sucede que muchos cambios de precios pequeños son ilusiones estadísticas. Por ejemplo, si un producto no está presente en las encuestas de expectativas de inflación cuatrimestrales y está 1% más caro cuando vuelve en el mes quinto, las estadísticas oficiales con razón emparejarán la brecha imputando un alza de 0,2% mensual. Pero sería un error tomar eso como evidencia de que los comercios minoristas subieron los precios 0,2% reiteradamente.
Al recopilar miles de millones de precios desaparece la necesidad de cubrir esas brechas, y en los datos del BPP son raros los cambios de precios muy reducidos. Los precios se moverán varios puntos porcentuales si es que se mueven. Uno creería que en las tiendas físicas es mayor el costo de volver a etiquetar, y los cambios de precios chicos son aún más raros.
El enfoque big data que aplica BPP rescató la importante idea macroeconómica de la rigidez de los precios. Es un recordatorio de que habitualmente uno se beneficia escuchando una segunda opinión -o mil millones de opiniones.

Traducción: Mariana I. Oriolo

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Comentarios1
Eduardo Hartinger
Eduardo Hartinger 23/05/2016 07:50:30

Excelente información, que sería bueno que se actualizara hasta el presente para comparar con las nuevas cifras del INDEC, gracias.