Ajuste estacional y de calendario: qué son y cómo influyen en las estadísticas económicas

Las fluctuaciones estacionales son los movimientos que se reproducen con un patrón  similar durante un periodo de tiempo. Ese intervalo temporal puede ser diario, semanal, mensual, trimestral o estacional y se espera que siga ocurriendo con esa misma periodicidad.

Por ejemplo, durante la temporada de verano o en Navidad, el número de contrataciones se dispara como consecuencia del incremento del turismo y las compras navideñas, respectivamente, mientras que en septiembre y enero disminuyen. Este incremento de contrataciones o afiliaciones a la Seguridad Social y su consiguiente descenso es un fenómeno estacional, y se espera que ocurra cada año durante el mismo periodo. Es lo que se conoce como estacionalidad o efecto estacional. Para corregirlo, los diferentes organismos económicos realizan un ejercicio denominado “ajuste estacional”.

Por otro lado, los efectos de calendario son los posibles impactos que se producen en la serie temporal de una variable estadística por la diferencia estructural que presentan los meses o los trimestres cada año, tanto en longitud como en composición, aunque el resto de los factores que influyen en dicha variable se mantengan intactos. Por ejemplo, los años bisiestos se consideran un efecto de calendario porque añaden un día más en febrero, hábil o no, que puede cambiar los datos económicos de una variable.

Otro ejemplo: los días festivos en ciertas comunidades autónomas, o a nivel nacional, son el mismo día cada año, pero ese día puede ser laborable o no, puesto que cada año caerá en un día diferente de la semana (incluso puede cambiar de día o de mes, como ocurre con la Semana Santa). Esto también es un efecto de calendario, ya que ese día puede ser festivo para unos y laborable para otros; unos pueden decidir hacer un puente y tomarse más días de descanso, algunos comercios pueden cerrar y hay menos servicios disponibles. Y esto también se refleja en las estadísticas.

¿Por qué es importante desestacionalizar los datos?

Tanto el ajuste estacional como el ajuste de calendario son efectos cuyas fluctuaciones hay que tener en cuenta en las estadísticas económicas coyunturales, es decir, en las estadísticas cuyos datos pueden verse influenciados por uno o más factores externos.

Desestacionalizar los datos, como se denomina este proceso de ajuste o corrección económica, sirve para conocer mejor (si existen) los factores que impactan en el comportamiento subyacente de la economía, sin la fluctuación temporal de los efectos estacionales y de calendario.

“Unas estadísticas sin desestacionalizar podrían confundirnos a la hora de analizar cuáles son los determinantes que afectan al comportamiento de esas variables”, señala Alfonso Arellano, economista senior de BBVA Research. No son “un indicador de cómo están las circunstancias económicas, es simplemente una cuestión estacional”, añade M.ª Jesús Fernández, economista senior de Funcas.

Hay que tener en cuenta, además, que “hay otros componentes que se deben controlar —advierte Arellano—. La serie temporal de una variable puede tener al menos uno de los siguientes componentes: la tendencia, el componente cíclico, el componente estacional y el componente aleatorio”. El economista de BBVA Research explica que “mientras que la estacionalidad supone una oscilación de la serie en un periodo determinado y, por tanto, tiene una visión de corto plazo, el componente cíclico es una oscilación que se presenta con cierta regularidad, pero a lo largo de varios periodos y tiene una visión de medio plazo (generalmente varios años)”. Los ciclos económicos son un conjunto de fenómenos económicos que se dividen en cuatro fases, dependiendo de si la economía está en un periodo alcista o bajista.

Conocer esta información y desestacionalizarla permite saber en qué fase del ciclo económico estamos —creciente o decreciente—, cómo de sana es la economía de un país y, a nivel económico y político, tomar medidas para hacer frente a la evolución económica, si así es necesario. Esta información es importante para que, como dice el Instituto Nacional de Estadística (INE), “los resultados faciliten la interpretación de los indicadores que de estos se derivan y la detección de señales que marcan la tendencia de la economía y la fase del ciclo en que nos encontramos”.

¿Cómo deben interpretarse los datos? ¿Qué dato es el correcto?

No existen datos correctos e incorrectos, verdaderos o falsos. Todos los datos, desestacionalizados o no, tienen una utilidad y pueden emplearse de diferentes formas y ofrecer visiones complementarias de una misma realidad.

Como aclara Arellano, “una serie puede estar creciendo en términos interanuales (abril de 2023 frente a abril de 2022, por ejemplo) y, sin embargo, la tendencia intermensual (abril de 2023 frente a marzo de 2023) puede ser decreciente”. De esta manera, habrá que decidir la conveniencia de desestacionalizar o no los datos en función de la finalidad del análisis:

• Si queremos comparar un periodo con el inmediatamente anterior, es necesario que las series estén previamente desestacionalizadas. Esta comparación sirve, por ejemplo, para conocer la tendencia creciente o decreciente más reciente (mes a mes).
• Si el objetivo es comparar un periodo con el de hace un año no sería necesario desestacionalizar. Este análisis puede mostrar una tendencia diferente (interanual) que ofrecería una visión complementaria a la del análisis de la tendencia mes a mes.

Comparando el comportamiento de un periodo con respecto al periodo inmediatamente anterior “logramos una mejor visión de lo que está ocurriendo en estos momentos en la economía”, añade Fernández, “más que la comparación con el mismo periodo del año anterior”. Si al comparar el mismo periodo en dos años diferentes, hay un aumento, por ejemplo, en el número de afiliados a la Seguridad Social, creeremos que se está generando empleo. Pero eso puede no ser así.

Por último, cabe señalar que, los datos desestacionalizados pueden variar dependiendo del organismo o empresa. Cada organismo o agente económico puede realizar la desestacionalización siguiendo modelos estadísticos diferentes, aunque la economista de Funcas matiza que “la diferencia es escasa” y que, además, “tampoco hay que tomar la cifra de desestacionalización como una cifra absolutamente exacta”. Por ejemplo, los datos del INE están desestacionalizados siguiendo el modelo y la metodología establecida por Eurostat, puesto que el INE envía los datos de forma trimestral a la oficina estadística europea, permitiendo comparar datos a nivel comunitario y entre países.