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Indicador mensual de actividad económica para el Valle del
Cauca (IMAE)
Pavel Vidal, Departamento de Economía de la Pontificia Universidad Javeriana, Cali.
Lya Paola Sierra, Departamento de Economía de la Pontificia Universidad Javeriana, Cali.
Jaime Andrés Collazos, Economista del Banco de la República, Cali.*
Johana Andrea Sanabria, Economista del Banco de la República, Cali.*
Junio de 2015
* Los resultados, las opiniones y posibles errores son responsabilidad exclusiva de los autores y sus contenidos no comprometen al
Banco de la República ni a su Junta Directiva.
Motivación
El departamento no dispone
de estadísticas trimestrales
del PIB.
Tasas de crecimiento del PIB real del
Departamento Valle del Cauca (DANE)
10
9
La publicación del PIB es
anual y tiene un rezago de 10
meses.
8
7
6
5
4
3
2
?
1
0
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Sí se dispone de series
históricas mensuales sobre
diferentes variables
relacionadas con la actividad
económica del Valle del
Cauca.
Es de gran utilidad para los diferentes actores privados y públicos poder contar con un
índice (indicador) que aproxime la situación económica de la región antes que el
DANE publique los datos oficiales del PIB.
Contribuye a la toma de decisiones en base a información temprana (“tiempo real”).
Algunos ejemplos internacionales
Chicago Fed National Activity Index
(CFNAI)
UAM-UCM
Spanish
Economic
Composite
Indicators
Aruoba-Diebold-Scotti Business Conditions
Index
¿Qué información proporciona el indicador?
NOWCASTING
• En cada mes indica si la actividad económica del Valle del Cauca se está
acelerando o desacelerando.
• Nos dice si el crecimiento de la economía se encuentra por encima o por
debajo de la media histórica.
PROYECCIONES
• Permite elaborar además proyecciones para el crecimiento del PIB del año
en curso.
• Permite elaborar proyecciones de demanda a nivel sectorial y empresarial.
OTROS ANÁLISIS ECONÓMICOS
• Adicionalmente, nos proporciona una serie histórica sobre el crecimiento
mensual del PIB, con la cual se puede realizar el cálculo de la cronología de
los ciclos de los negocios del Valle del Cauca.
Principales referencias
INTERNACIONALES
Aoruba, Diebold y Scotti (2009), Doménech (2012) y Camacho, Perez-Quirós y Poncela
(2013).
NACIONALES
• Identifican el ciclo económico colombiano y sus puntos de giro: Ripoll, Misas y
López, (1995), Maurer y Uribe (1996), Avella y Fergusson (2004), Arango, Arias,
Flórez y Jalil (2008) y Alfonso, Arango, Arias, Cangrejo y Pulido (2012).
• Utilizan el MFD, o una versión modificada: Nieto y Melo (2001), Melo, Nieto,
Posada, Betancourt y Barón (2001), Melo, Nieto y Ramos (2003), Castro (2003),
Kamil Pulido y Torres (2010) y Marcillo (2013).
• Publicación periódica: Índice Mensual de Actividad Económica Colombiana
(IMACO), calculado por el Banco de la República, y el Indicador de Seguimiento a la
Economía (ISE), calculado por el DANE.
REGIONALES
• Cauca: Alonso (2006).
• Valle: Gobernación del departamento y la Universidad Autónoma de Occidente
(índice trimestral).
Metodología
El modelo utilizado se basa en el Modelo Factorial Dinámico (MFD) de Sargent y Sims
(1977) y desarrollado posteriormente por Stock y Watson (1989 y 1991).
El MFD aplicado a los indicadores de actividad económica, considera que hay una
variable no observada o latente, común a las diferentes variables observadas (comovimientos), la cual puede ser estimada para aproximarnos al estado de la economía.
1) Se selecionan y transforman las variables
2) Se estiman las ponderaciones y el factor común (indicador versión 1)
3) Se ajusta a las tasas de crecimiento anuales del PIB
4) Se suaviza el indicador (IMAE)
5) Se realiza el análisis de la coyuntura y las proyecciones
1. Mientras más datos
mejor. Se estima con
Componentes Principales
2. Seleccionar las series más
relevantes. Se estima con el
Filtro de Kalman
1. Indicador coincidente
2. Indicador adelantado
Diferentes aproximaciones
Variables que finalmente quedaron en la estimación
Variable
1) CAN: caña molida (Valle)
2) CEM: despachos de cemento (Valle)
3) ENER: consumo de energía del sector no
residencial (Valle)
4) VEH: venta de vehículos nuevos (Valle)
5) X: exportaciones (Valle)
6) IPIR: Índice de Producción Industrial
Regional (Valle)
7) M: Importaciones (Valle)
Información que contiene
Agricultura
Construcción y vivienda
Actividad empresarial en general
(incluyendo comercio y servicios)
Ingreso de los hogares, consumo, condiciones de
crédito
Actividad empresarial
Industria
Actividad empresarial, comercio, consumo
 Base de datos de 31 variables. Un criterio de selección fue que estuvieran todas las
categorías importantes para un indicador coincidente.
 De las categorías que usualmente se consideran, nos quedó pendiente el empleo.
 La serie de ocupados contenía demasiadas observaciones atípicas y no mostraba
consistencia con los ciclos de la región.
 La estimación se hizo con datos de enero 2000 hasta marzo 2015.
Transformaciones
CAN
CEM
3
ENER
4
4
2
2
2
1
0
0
0
-1
-2
-2
-2
-4
-3
-4
-4
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
-6
2000
2002
2004
2006
VEH
2008
2010
2012
2014
2000
2002
2004
2006
X
2008
2010
2012
2014
2010
2012
2014
M
3
3
3
2
2
2
1
1
0
0
-1
-1
-2
-2
1
0
-1
-3
-2
-3
-3
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
-4
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
2000
2002
2004
2006
2008
IPIR
3
2
1
0
-1
-2
-3
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
A las 7 variables se le aplicaron las siguientes
transformaciones:
 Se eliminó estacionalidad y valores atípicos (TRAMOSEATS).
 Se diferenciaron las series para que fueran estacionarias.
 Se estandarizaron.
Modelo Factorial Dinámico
Ecuación de medida:
𝑌𝑡 = P 𝐹𝑡 + 𝜇𝑡
Factor común:
𝐴 𝐿 𝐹𝑡 = 𝜀𝑡
Componente idiosincrático:
𝐵 L μt = 𝑎t
donde,
Yt es un vector con las siete variables mensuales consideradas
P es la matriz de carga de los factores (pesos)
Ft es el factor común (indicador de actividad económica)
A(L) y B(L) las estructuras autorregresivas (dinámica). Para ambos
componentes especificamos procesos AR(1)
Estimación del indicador con el Filtro de Kalman
Ft: Factor común
2
1) Caña molida
2) Despachos de cemento
P (pesos)
0.06
0.06
1,5
1
0,5
0
-2
sep-14
ene-14
may-13
sep-12
ene-12
may-11
sep-10
ene-10
may-09
sep-08
ene-08
may-07
sep-06
ene-06
may-05
sep-04
ene-04
-2,5
may-03
0.22
0.15
-1,5
sep-02
7) Importaciones
0.24
0.16
ene-02
6) IPI regional
-1
may-01
5) Exportaciones
-0,5
sep-00
4) Venta de vehículos nuevos
0.12
ene-00
3) Consumo de energía
 En un 46% el indicador está compuesto por la industria y el consumo (aproximado por la
venta de vehículos). Le siguen en importancia las variables del sector externo.
 El Factor contiene demasiado “ruido”. Se necesita aplicar algún método para suavizarlo,
para extraer una señal menos volatil que efectivamente ayude al monitoreo y la toma de
decisiones en la región.
Ajuste a las tasas de crecimientos anuales del PIB en 2001-2013
Indicador ajustado a las tasas de
crecimiento anual del PIB
0,0140
0,0120
0,0100
0,0080
0,0060
0,0040
0,0020
0,0000
-0,0020
-0,0040
-0,0060
sep-14
ene-14
may-13
sep-12
ene-12
may-11
sep-10
ene-10
sep-08
may-09
ene-08
sep-06
may-07
ene-06
may-05
sep-04
ene-04
may-03
sep-02
ene-02
sep-00
may-01
ene-00
-0,0080
 Se busca que los ciclos del indicador tengan mayor coherencia con las tasas anuales de
crecimiento del PIB en el período en que se dispone de esta información.
 Para ello, se mensualiza el PIB anual 2001-2013 con el indicador siguiente el método de
Litterman (1983)
Suavizado del indicador: Modelo Estructural Univariante
y       
t
t
 
t
t
t 1
t
  
t
Cyc3_Var1
0.0050
t
0.0025
t
0.0000
 
t 1
t
s 1

j 0


t
-0.0025
2000
 t
t 1
 sen  c    t
   sen  
t 1
  cos  c  
t
c
2010
2015
2005
2010
2015
Ar1_Var1
0.005
  cos  c
t
2005
0.000
t 1
t 1

-0.005
t
2000
 Los MEU representan un método de extracción de señales, basado en modelos, a
diferencia de los métodos empiricistas. Separa la tendencia del ciclo (Harvey, 1989)
 Para el indicador se estima un ciclo de período de 4 años y 7 meses más un componente
irregular AR(1).
IMAE y tasas de crecimiento anuales del PIB
0,008
10
9
0,006
8
0,005
7
0,003
6
0,002
5
4
0,000
3
-0,002
2
-0,003
1
Tasa de crecimiento anual del PIB (eje derecho)
jul-14
ene-15
jul-13
ene-14
jul-12
ene-13
ene-12
jul-11
ene-11
jul-10
ene-10
jul-09
jul-08
ene-09
jul-07
ene-08
jul-06
ene-07
ene-06
jul-05
ene-05
jul-04
ene-04
jul-03
jul-02
ene-03
jul-01
ene-02
0
ene-01
-0,005
IMAE
 Valores mayores a cero indican que la economía del departamento está creciendo por
encima de su crecimiento histórico (3.8%) y por debajo, que crece menos que este valor.
 Un incremento representa una aceleración, es decir, un aumento del ritmo de crecimiento
 La correlación entre el indicador y las tasas de crecimiento del PIB es del 0.84.
Ciclos de la actividad económica según el IMAE y eventos relevantes
2008: Despega la
construcción de la doble
calzada Buga-Buenaventura
agosto 2006: derrumbe en la vía Buga-Loboguerrero
0,7
Octubre 2005 - marzo de 2006:
Inicio de plantas de bioetanol
Febrero 2013: Paro cafetero
2005-2007: construcción MIO
(mayoria de obras)
Agosto y septiembre 2013: Paro agrario
Febrero y marzo 2015: paro de
transportadores de carga
construcción
Terminal de
contenedore
s
ene-01
jun-01
nov-01
abr-02
sep-02
feb-03
jul-03
dic-03
may-04
oct-04
mar-05
ago-05
ene-06
jun-06
nov-06
abr-07
sep-07
feb-08
jul-08
dic-08
may-09
oct-09
mar-10
ago-10
ene-11
jun-11
nov-11
abr-12
sep-12
feb-13
jul-13
dic-13
may-14
oct-14
mar-15
0,1
-0,2
Julio 2013: Juegos mundiales
2009-2014: Evolución
Primer semestre programas de subsidios
2010: inicio
de vivienda
verticalización
industria avicola
2012-julio 2013:
Abril - julio
megaobras y
2010: Crisis
construccion de
con Venezuela
escenarios
deportivos
2009: Inicio
0,5
0,3
Mayo 2013: VII Cumbre de la Alianza del Pacífico Cali
-0,4
Abril 2000:
el Gobierno
Nacional
interviene a
EMCALI
Mayo 2012: Entra en vigencia TLC USA
Octubre 2008:
Caída histórica
produccion de
caña molida
Noviembre
2008: Caida
de piramides
segundo
semestre de
2009: inicio de
barreras no
arancelarias a
los productos
colombianos en
Venezuela
Caida en la producción de
caña ante la ocurrencia
consecutiva de dos
fenómenos climáticos de la
“niña”
Efectos de la ola invernal ocurrido
Octubre/2010 – Febrero/2011
¿Qué señales nos ofrece el IMAE sobre los resultados de la
economía en 2014 y el primer trimestre de 2015?
0,20%
Zoom de los últimos 5 años
0,15%
0,10%
0,05%
mar-15
ene-15
nov-14
sep-14
jul-14
may-14
mar-14
ene-14
nov-13
sep-13
jul-13
may-13
mar-13
ene-13
nov-12
sep-12
jul-12
may-12
mar-12
ene-12
nov-11
sep-11
jul-11
may-11
mar-11
ene-11
0,00%
-0,05%
 En junio de 2013 el departamento presentó su mayor ritmo de crecimiento de los últimos
cinco años (en 2013 el PIB creció 4,6%).
 Desde entonces acontece una desaceleración, que puede haber tocado fondo en
noviembre de 2014.
 Actualmente el Valle crece a valores muy cercanos a su media histórica (3.8%) y por
debajo del crecimiento del primer trimestre de 2014.
 Con los datos actuales el pronóstico para el crecimiento del PIB en 2015 estaría alrededor
de 4%.
¿Cómo contribuyeron las diferentes variables en 2014 y en el
primer trimestre de 2015?
2014M01
2014M02
2014M03
2014M04
2014M05
2014M06
2014M07
2014M08
2014M09
2014M10
2014M11
2014M12
2015M01
2015M02
2015M03
CAN
-0.05%
-0.01%
0.04%
0.01%
-0.05%
-0.01%
0.03%
0.01%
0.01%
0.02%
0.06%
0.07%
0.01%
0.00%
0.03%
CEM
0.01%
0.02%
0.02%
0.02%
0.02%
0.03%
0.04%
0.04%
0.03%
0.01%
0.00%
0.00%
0.01%
0.01%
0.02%
ENER
0.03%
0.01%
0.02%
0.02%
0.00%
0.00%
0.00%
0.00%
0.01%
0.02%
0.02%
0.02%
0.01%
0.00%
0.01%
VEH
0.14%
0.10%
0.12%
0.23%
0.25%
0.27%
0.36%
0.35%
0.23%
0.10%
-0.05%
-0.19%
-0.14%
0.12%
0.22%
X
0.03%
0.11%
0.19%
0.22%
0.19%
0.17%
0.19%
0.12%
-0.01%
-0.10%
-0.16%
-0.21%
-0.16%
-0.08%
-0.07%
IPIR
0.09%
0.12%
0.11%
0.00%
-0.13%
-0.14%
-0.07%
-0.08%
-0.10%
0.00%
0.15%
0.33%
0.38%
0.25%
0.11%
M
0.17%
0.36%
0.63%
0.64%
0.27%
0.08%
0.23%
0.20%
0.01%
-0.13%
-0.39%
-0.46%
-0.20%
-0.04%
0.03%
 La venta de vehículos, las exportaciones e importaciones fueron las variables que más
contribuyeron positivamente al crecimiento del indicador en 2014.
 Desde septiembre la contribución de exportaciones e importaciones cae y se vuelve
negativa. La venta de vehículos tampoco tuvo un final de año favorable.
 Desde esta fecha la economía del departamento comienza a recibir contribuciones
positivas de la industria, seguido de la producción de caña de azúcar y del consumo de
energía del sector no residencial.
 Los despachos de cemento han sostenido una contribución estable durante este período.
¿Cómo continuar el proyecto del IMAE?
 Publicar un artículo académico.
 Estimar los efectos de distintas variables del entorno (tasa de interés, tipo de
cambio, precio del petróleo, entre otros) sobre la evolución de la actividad
económica mensual de la región (medida por el indicador mensual).
 Replicar la metodología para otros departamentos del país.
 En particular para la empresa, el indicador constituye una variable que
posibilita estimar y pronosticar la demanda de diferentes bienes y servicios
que se comercializan en el departamento. Mediante técnicas econométricas es
posible emplear el indicador para pronosticar por ejemplo el volumen de
ventas, la demanda de créditos o servicios bancarios, el consumo regional de
insumos o bienes importados, entre otros.