Según el pensamiento dominante, las depresiones económicas están causadas por diversos choques. Esto significa que estas caídas son causadas por acontecimientos inesperados, que por lo tanto no se conocen de antemano. Evidentemente, si no se pueden conocer de antemano las causas de las distintas perturbaciones, tiene sentido examinar los distintos síntomas de la nueva crisis económica. Basándose en los síntomas, los expertos podrían introducir medidas para evitar que la economía caiga en una recesión económica.
Sin embargo, se sostiene que no siempre es posible establecer las condiciones de la economía simplemente inspeccionando los datos en su conjunto. Lo que se necesita es desglosar los datos en sus componentes clave. Esto, se argumenta, permitirá al economista identificar las posibles fuentes de la enfermedad económica.
Componentes que impulsan los datos
Según el pensamiento popular, los datos que se observan a lo largo del tiempo —etiquetados como series temporales— están impulsados por cuatro componentes, que son:
- El componente de tendencia
- El componente cíclico
- El componente estacional
- El componente irregular
Se acepta que, a lo largo del tiempo, la tendencia determina la dirección general de los datos. El componente cíclico refleja las fluctuaciones de los datos debidas a la influencia del ciclo económico. El efecto de las estaciones, como el invierno, la primavera, el verano y el otoño, y de las diversas fiestas, se transmite mediante el componente estacional. El componente irregular muestra diversos acontecimientos irregulares, como la pandemia del covid-19, o las perturbaciones políticas. Se sostiene que la interacción de estos cuatro componentes genera los datos globales.
El pensamiento popular considera que el componente cíclico es la parte más importante de los datos. Se sostiene que el aislamiento de este componente permitiría a los analistas desentrañar el misterio del ciclo económico.
Se cree que para prevenir los efectos secundarios negativos del ciclo económico en el bienestar de las personas, es importante establecer la magnitud del componente cíclico con una duración lo más corta posible. Como cualquier enfermedad, cuanto antes se detecte, más posibilidades habrá de combatirla. Así, una vez que el banco central haya identificado la magnitud del componente cíclico, podría compensar la influencia cíclica mediante una política monetaria adecuada.
Según diversos estudios estadísticos, las fluctuaciones mensuales de los datos están dominadas por la influencia del componente estacional de los mismos.1 A medida que aumenta el lapso de tiempo, la importancia del componente cíclico aumenta, mientras que la influencia del componente estacional disminuye.
La influencia cíclica es más potente en los datos trimestrales que en los mensuales. Se supone que la tendencia ejerce una fuerte influencia sobre una base anual, mientras que tiene un efecto menor en las variaciones mensuales de los datos.
Aunque el factor irregular puede ser muy «salvaje», el efecto que produce es de corta duración. En consecuencia, el efecto de un choque positivo se compensa con un choque negativo.
De ello se desprende que, para poder observar la influencia del ciclo económico a corto plazo, basta con eliminar la influencia del factor estacional. Sin embargo, el método de eliminación debe garantizar que el componente cíclico de los datos no se vea afectado en el proceso.
Eliminación del componente estacional
La mayoría de los economistas consideran que el componente estacional de los datos se conoce de antemano. Por ejemplo, cada año la gente compra ropa de abrigo antes de la llegada del invierno y no antes de la llegada del verano. Además, la gente sigue pautas de comportamiento similares año tras año antes de las grandes fiestas. Así, la gente tiende a gastar una fracción mayor de sus ingresos antes de Navidad.
La suposición de que el componente estacional es el mismo año tras año significa que su eliminación no distorsionará el componente cíclico. Esto, a su vez, permitirá una evaluación precisa de la magnitud de la influencia cíclica en los datos.
Mediante métodos estadísticos, los economistas generan estimaciones mensuales de los componentes estacionales de un dato. Una vez eliminados estos componentes de los datos brutos, los datos se convierten en desestacionalizados.
Obsérvese que, una vez eliminado el componente estacional, nos queda el componente cíclico, el irregular y el de tendencia. Dado que se sostiene que, mensualmente, la importancia del componente de tendencia es insignificante, es probable que las fluctuaciones de los datos desestacionalizados reflejen el efecto del ciclo económico.
En la actualidad, la mayoría de las oficinas gubernamentales de estadística de todo el mundo utilizan los programas informáticos X-12 y X-13 del gobierno de EEUU para estimar los componentes estacionales de un dato. Mediante sofisticadas medias móviles, estos programas generan estimaciones de los componentes estacionales.
A continuación, el programa informático utiliza las estimaciones obtenidas para ajustar los datos a la estacionalidad, es decir, para eliminar el componente estacional de los datos brutos. Los diseñadores de estos programas informáticos de ajuste estacional también han intentado abordar la cuestión de la constancia del componente estacional permitiendo que este componente varíe con el tiempo.
Por ejemplo, el componente estacional de las ventas al por menor en diciembre no tendrá la misma magnitud año tras año, sino que variará. Además, estos programas tienen instrucciones de emplear sólo estacionalidad estable en el procedimiento de ajuste estacional.
Cuando un programa «descubre» que los componentes estacionales a lo largo del tiempo no son estables, los datos brutos se dejan sin ajustar. Parece que mediante sofisticados métodos estadísticos y matemáticos estos programas podrían generar estimaciones realistas de la influencia estacional en los datos, lo que a su vez permite identificar el componente cíclico.2
Obsérvese de nuevo que la fuerza del componente cíclico podría determinar la dirección de la política del banco central, es decir, si el banco central endurecerá o aflojará su política de tipos de interés.
Obsérvese que los programas informáticos se basan en un procedimiento mecánico sin mucha teoría económica que lo respalde. Si los datos parecen muy agitados, se aplica una media móvil de alto grado. Por el contrario, se emplea una media móvil más baja para unos datos menos volátiles.
La primera versión del programa informático gubernamental inició el proceso de identificación de la influencia estacional en un dato empleando una media móvil de quince términos. Mientras que la última versión emplea una media móvil de doce periodos. En el proceso de cálculo de los componentes estacionales, el programa informático produce estimaciones de los componentes de tendencia y de ciclo utilizando una media móvil ponderada de nueve períodos o una media móvil ponderada de trece o veintitrés períodos.
Lo que tenemos aquí es una «tortura de datos» matemática para determinar cuantitativamente la influencia estacional sin mucha información sobre el verdadero componente estacional: nadie ha observado nunca el componente estacional real. El proceso de someter los datos brutos a diversas formas de «tortura» sin tener la información de la verdadera influencia estacional sólo distorsiona los datos brutos. (Obsérvese que, para establecer empíricamente una relación hipotética, el economista suele emplear datos conocidos de antemano. Esto no es así con respecto a la influencia estacional).
Sugerimos que el aislamiento de la influencia cíclica en los datos es de poca ayuda en lo que respecta a la comprensión del fenómeno del ciclo económico. Sin establecer las causas clave que impulsan este fenómeno es imposible establecer qué tipo de remedios deben aplicarse para sanar la economía.
Además, si se aceptara que los datos son el resultado de la interacción de los componentes tendencial, cíclico, estacional e irregular, se concluiría que estos componentes afectan a los datos, independientemente de la voluntad humana. Independientemente del comportamiento humano, son los componentes los que determinan lo que van a hacer los seres humanos, lo que implica un comportamiento robótico.
Sin embargo, la acción humana no es robótica, sino consciente e intencionada. Es el resultado de las valoraciones de las personas sobre los hechos de la realidad de acuerdo con el fin particular de cada individuo, en un momento determinado. La acción del individuo es puesta en marcha por su mente valorativa y no por factores externos.
El quid del problema es que las respuestas de las personas a las distintas estaciones o fiestas nunca son automáticas, sino que forman parte de un comportamiento consciente y deliberado. Sin embargo, no hay medios ni formas de cuantificar las valoraciones de los individuos. No hay estándares constantes para medir el acto de valoración de la realidad por parte de una mente. Sobre esto escribió Rothbard,
Es importante darse cuenta de que nunca existe la posibilidad de medir el aumento o la disminución de la felicidad o la satisfacción. No sólo es imposible medir o comparar los cambios en la satisfacción de diferentes personas, sino que no es posible medir los cambios en la felicidad de una persona determinada. Para que cualquier medición sea posible, debe haber una unidad eternamente fija y objetiva con la que se puedan comparar otras unidades. No existe tal unidad objetiva en el ámbito de la valoración humana. El individuo debe determinar subjetivamente por sí mismo si está mejor o peor como resultado de cualquier cambio. Su preferencia sólo puede expresarse en términos de simple elección o rango.3
Dado que no es posible cuantificar la valoración que la mente hace de los hechos de la realidad, es obvio que esta valoración no puede ponerse en una formulación matemática. Esto significa, a su vez, que las llamadas estimaciones de los componentes estacionales generadas por los programas informáticos deben ser de naturaleza arbitraria.
De nuevo, en contra de la opinión aceptada, el ajuste por estacionalidad no hace sino distorsionar los datos brutos, lo que hace mucho más difícil determinar el estado del ciclo económico. Estas distorsiones tienen serias implicaciones para los responsables políticos que emplean diversas políticas denominadas anticíclicas en respuesta a los datos ajustados por estacionalidad.
La suposición por parte de los responsables de las políticas de los bancos centrales de que pueden cuantificar algo que no se puede cuantificar es una fuente importante de inestabilidad económica.
El ciclo económico se presenta como algo inherente a la economía. Se sostiene que ese algo misterioso es el origen de las repentinas oscilaciones de la actividad económica.
Sin embargo, se pasa por alto que las oscilaciones de la actividad económica son el resultado de las políticas monetarias de los bancos centrales, que falsean los tipos de interés, y establecen la plataforma para la generación de dinero de la «nada», contribuyendo así a las valoraciones erróneas de la gente sobre los hechos de la realidad.
Sin una teoría coherente, que se base en el hecho de que las acciones humanas son conscientes y tienen un propósito, no es posible empezar a entender las causas del ciclo económico y ninguna cantidad de datos torturados mediante los métodos matemáticos más avanzados servirá para ello.
Conclusión:
Para conocer el estado de una economía, los economistas opinan que la información relativa al componente cíclico de los datos económicos, como el PIB, podría ser de gran ayuda. Los expertos han llegado a la conclusión de que para prevenir un posible bache económico es importante disponer de información sobre la magnitud del componente cíclico de los datos a corto plazo. Cuanto antes se identifique el problema, más fácil será solucionarlo, así se sostiene. Los economistas opinan que eliminando el componente estacional de los datos será posible establecer la influencia cíclica. Se emplean sofisticados métodos matemáticos para aislar el componente estacional con el fin de poder determinar la influencia cíclica. Sugerimos que, a pesar de todos los métodos sofisticados que se emplean, no es posible mediante métodos matemáticos establecer en qué consiste el fenómeno del ciclo de auge y caída. Incluso si fuera posible cuantificar la influencia cíclica, sin una teoría coherente esto no nos ayudaría a entender las causas del ciclo económico.
