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Indicadores de Actividad del Sector Servicios corregidos
de efecto calendario.
Nota importante: A partir de septiembre de 2011 se introducen cambios en la obtención
de los Indicadores de Actividad del Sector Servicios corregidos de efecto calendario. Los
indicadores General y de Otros Servicios pasan a calcularse como suma ponderada de sus
componentes una vez corregidos mediante el programa TRAMO-SEATS.
El efecto calendario determina las diferencias que se producen en una variable debido a la
diferente estructura que presentan los meses (tanto en número de días, como en composición de días laborales frente a festivos) si se mantienen constantes el resto de los factores
que influyen sobre dicha variable.
El Reglamento europeo sobre estadísticas coyunturales, con el objeto de armonizar todos
los indicadores elaborados por los diferentes países de la Unión Europea y conseguir que
gocen de la mayor comparabilidad posible, solicita que se faciliten los índices en términos
netos, es decir, eliminando entre otros efectos, el de calendario.
Los indicadores de actividad del sector servicios se ven afectados por una serie de factores
de calendario que son diferentes de los de otros países e incluso dentro del mismo país,
entre las diferentes comunidades autónomas. Estos efectos se pueden clasificar en cuatro
grupos:
a) Efecto días laborales.
b) Efecto Semana Santa.
c) Efecto año bisiesto.
d) Efecto día festivo y efecto día festivo con apertura comercial.
Para contrastar la significatividad del efecto de los festivos de la Comunidad Autónoma sobre la evolución de la serie, junto con el efecto festivo con apertura comercial, se han construido las correspondientes series como dos variables de intervención. A partir de los decretos publicados en el Boletín Oficial de Aragón se ha obtenido la información relativa a festivos regionales y apertura comercial en días festivos.
El método utilizado está basado en modelos de regresión. Siguiendo las recomendaciones
de EUROSTAT se ha utilizado el programa TRAMO-SEATS (software gratuito distribuido por
el Banco de España a través de su web: www.bde.es). Esta aplicación informática recoge
estos tres efectos generales y se han seleccionado con alguna particularización para los
indicadores de actividad del sector servicios.
Las características del modelo especificado automáticamente por TRAMO-SEATS para corregir el efecto calendario son las siguientes:
a) Efecto días laborales: Se han analizado para cada una de las series las alternativas de
día laboral frente a no laboral, junto con la alternativa de los seis parámetros en función
de cada día de la semana.
b) Efecto Semana Santa: la variable de intervención para modelizar el efecto Semana Santa
se ha construido con una serie que asigna 1 a los meses de marzo o abril según contengan o no la Semana Santa y 0 al resto de meses.
c) Efecto año bisiesto: la variable de intervención que modeliza el efecto que el año bisiesto
tiene sobre el comercio es una serie formada por 0 y 1, el primer valor se asigna a todos
los meses y el segundo a los meses de febrero que tengan 29 días.
d) Efecto día festivo y efecto día festivo con apertura comercial: se ha contrastado la significatividad del efecto de los festivos de la Comunidad Autónoma sobre la evolución de las
series, junto con el efecto día festivo con apertura comercial para el Indicador de Actividad del sector comercio.
REVISIÓN DE LOS DATOS:
La metodología de análisis de series temporales recomienda una revisión periódica de los
modelos a fin de incorporar la información más actual. Conforme se va alimentando la serie
correspondiente con datos nuevos, el modelo tanto en su parte determinística como en su
parte estocástica va variando los parámetros obtenidos, y por tanto, el impacto del efecto
calendario se modifica. De ahí que la serie corregida sea una serie viva, en el sentido de
que los datos cambian constantemente conforme la serie va aumentando. Esto hace que las
series corregidas de efecto calendario sean provisionales, realizándose una revisión anual
de la serie completa. Específicamente el proceso de actualización es el siguiente:
1. Todos los datos tendrán la naturaleza de provisional.
2. Los datos difundidos mensualmente serán modificados en paralelo a la modificación
de los datos originales. De manera que si se modifican cada mes cinco datos, los datos corregidos correspondientes a esos cinco meses también serán modificados.
3. Anualmente, la serie corregida completa variará coincidiendo con el momento de la
publicación oficial de los datos de enero de un nuevo año. Serán entonces revisados
hacia atrás todos los valores correspondientes a la serie corregida y seguirán teniendo la naturaleza de provisionales.