El modelo MIPred, que utiliza la Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (Airef) para estimar de forma objetiva -solo a través de datos y sin ningún sesgo interpretativo- la evolución de la economía en tiempo real, ha mejorado su previsión de evolución del Producto Interior Bruto (PIB) del segundo trimestre hasta el -14,1%.
Hace tan sólo una semana, este modelo pronosticaba que el PIB caería un 18,4% en el periodo marzo-junio, sin embargo, la menor caída del sector de la construcción ha mejorado las expectativas para este periodo.
En concreto, la incorporación al modelo del consumo de cemento ha permitido mejorar esta estimación. En abril, el consumo de cemento -variable clave para conocer la evolución del sector de la construcción- cayó un 50,9%, mientras que en el mes de mayo sólo se ha consumido un 13,3% menos que en el mismo mes del año anterior, en términos desestacionalizados.
Este modelo de previsión macroeconómico utiliza distintas variables para anticipar la evolución de la economía, como el consumo de energía eléctrica, la financiación a empresas y familias, el número de trabajadores dados de alta en la Seguridad Social, la Encuesta de Población Activa (EPA), los índices PMI, la retribución bruta deflactada en grandes empresas, las ventas totales de grandes empresas, las importaciones o el consumo, entre otras.
Trabas de las estadísticas
Sin embargo, el modelo se encuentra con algunos problemas a la hora de lanzar sus previsiones, como que los datos muchas veces "llegan tarde", según reconocen fuentes de Airef, en comparación con otros países como EEUU, donde la evolución del mercado laboral se conoce semanalmente.
Otro problema adicional es que muchas estadísticas tienen puntos de sombra, como el caso de la EPA, que oculta el número de trabajadores afectados por Expedientes de Regulación Temporal de Empleo (ERTE) clasificándolos como ocupados, o los datos de afiliación a la Seguridad Social, que incluyen a estos trabajados cuyo empleo está suspendido o reducido.
Para poder sortear estas dificultades, la Airef ha reestimado este modelo para que pueda reflejar el verdadero impacto del coronavirus en la economía y el empleo, por ejemplo analizando la información de horas trabajadas ofrecida por la propia EPA. Han incorporado, además, la información que ofrece el índice PMI para anticipar la posible evolución de las variables del modelo.
