indicadores de ciclos económicosindicadores de ciclos ... gasto público 1,2 1 ... serie...

XXVII ENCUENTRO DE ECONOMISTAS DEL BANCO CENTRAL DE RESERVA DEL PERÚ

Indicadores de Ciclos EconómicosIndicadores de Ciclos EconómicosIndicadores de Ciclos Económicos Indicadores de Ciclos Económicos en el Perúen el Perúen el Perúen el Perú

Magali SilvaSubgerencia de Estadísticas Macroeconómicas

11 de noviembre del 2009

1

ContenidoContenidoContenidoContenido

I L i l ó iI. Los ciclos económicos

II. Indicadores recientes

III. Indicador PMI

IV. Probabilidad de que lo peor haya pasado

2

Ciclos EconómicosCiclos Económicos

• Los ciclos son fluctuaciones del nivel deactividad económica generalactividad económica general.

• Cada ciclo incluye períodos de aumento del nivelde actividad económica, es decir, expansiones,que ocurren aproximadamente al mismo tiempoq p pen muchos sectores económicos y etapas decaídas del nivel general de actividad, o períodosde recesiónde recesión.

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¿Qué es recesión?¿Qué es recesión?

• Desaceleración en el nivel general de actividadDesaceleración en el nivel general de actividadeconómica durante un determinado lapso de tiempo

• Según la Oficina Nacional de Investigación Económica de los• Según la Oficina Nacional de Investigación Económica de losEstados Unidos (NBER),por sus siglas en inglés), se consideraque hay recesión cuando:

• Hay una contracción significativa de la actividad económica,que se extiende por toda la economía ,que dura más que unos pocos meses, yque sea visible, normalmente en la producción, el empleo, elingreso real, la producción industrial, y las ventas al por menoringreso real, la producción industrial, y las ventas al por menory al por mayor.

• No es sólo la caída del PBI real por 2 trimestres consecutivos• No es sólo la caída del PBI real por 2 trimestres consecutivos.

Comité de Investigación de los Ciclos Económicos delNBER 12 d di i b d l 2008NBER , 12 de diciembre del 2008.

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Ciclos EconómicosCiclos Económicos

5

EL BCRP emplea el programa Tramo EL BCRP emplea el programa Tramo SeatsSeats como método de como método de desestacionalizacióndesestacionalización

Estima los factores de desestacionalización y aísla los efectos de observacionesEstima los factores de desestacionalización y aísla los efectos de observaciones faltantes o la presencia de outliers, así como de días feriados propios de cada país.

Ventajas del Tramo-Seats (TS) respecto al X-12:• TS tiene una fundamentación metodológica más sólida (basada en

Modelos ARIMA). Esto hace que el filtro se adapte al tipo de serie a d t i li d i “ ti l i ” l i

Ventajas del Tramo-Seats (TS) respecto al X-12:

desestacionalizar, es decir se “particulariza” a la serie.

• X12 estima con más frecuencia estacionalidad en series que no la tienen Adicionalmente TS es superior al X12 pues suprime la partetienen. Adicionalmente TS es superior al X12 pues suprime la parte estacional de la serie sin alterar sus componentes no estacionales.

• TS tiende a producir menores revisiones.p

• La identificación automática de modelos funciona mejor en TS.

• TS proporciona intervalos de confianza para las seriesTS proporciona intervalos de confianza para las series desestacionalizadas y tendencia (y para sus tasas de crecimiento).

• El aplicativo del TS es mucho más rápido y sencillo (en particular p p y ( pcuando se trabaja con muchas series).

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Comparación de Ciclos Económicos Comparación de Ciclos Económicos pp19981998--1999 con 20081999 con 2008--20092009

• A pesar de que la magnitud del choque externo actual es casi 4 veces mayor que el de la crisis de 1998-1999, tanto en términos del PBI como de disminución del comercio mundial, el impacto sobre la economía

i l h id h t tónacional ha sido mucho menor pues se contrarrestó con políticas fiscal y monetaria contracíclicas.E 1998 1999 R ió l ti id d ó i l• En 1998-1999: Recesión, la actividad económica, el empleo y el crédito caen simultáneamente durante un período de 6 trimestresperíodo de 6 trimestres.

• En el 2008-2009: Desaceleración, ni el empleo ni el crédito han caído y la actividad económica sólo cayó 2crédito han caído y la actividad económica sólo cayó 2 trimestres y se recupera en el tercero.

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Indicadores con variación 12 meses Indicadores con variación 12 meses

Producto Bruto Interno(Var. % respecto al mismo período del año anterior)

11,613,3

11,614,7

11,811,18,6

3 35,6 5,9

7,5 7,0 7,0

3 5

7,25,8 4,6 3 2

6,5 5,3 4,86,7

4,5 4,2 3 24,9

7,86,0 6,8 6,7 7,6 7,7

5,88,7 8,9 8,5 8,1 8,9 9,810,3

11,810,9

6,53,3

0,32,6 1,6 2,4

-2,7-0,3

-1,8-1,3

1,3 0,13,5

1,8

-2,8-4,2

-1,2

1,83,2 2,7 2,4

, 3,2 2,0

-1,1 -0,4

94.I II III IV

95.I II III IV

96.I II III IV

97.I II III IV

98.I II III IV

99.I II III IV

00.I II III IV

01.I II III IV

02.I II III IV

03.I II III IV

04.I II III IV

05.I II III IV

06.I II III IV

07.I II III IV

08.I II III IV

09.I II III

8

Indicadores Indicadores desestacionalizadosdesestacionalizados

3,5

2 62,9

2 5 2,73,1 3,2

PBI desestacionalizado (Var. % respecto al trimestre anterior)

1,2

2,6

1,0 1,00,5

1,2 1,01,7

2,5

1,30,9 1,2 1,1

0,1 0,1

1,51,9

1,3

0,0

1,0 1,01,6

0,7

1,91,5

0,9 1,01,4

0,6

1,81,4 1,4

1,91,6 1,6 1,4

2,11,7

2,1 2,2 2,4

1,62,1

,

1,61,3

0,3

1,8

-0,7 -0,8

-2,4

0,0-0,4

-0,9-1,3

-0,1

-0,9-1,2

2,4

94.I II III IV

95.I II III IV

96.I II III IV

97.I II III IV

98.I II III IV

99.I II III IV

00.I II III IV

01.I II III IV

02.I II III IV

03.I II III IV

04.I II III IV

05.I II III IV

06.I II III IV

07.I II III IV

08.I II III IV

09.I II III

9

Producto bruto interno por tipo de gasto 1998-1999 (contribuciones porcentuales)

2T-98 3T-98 4T-98 1T-99

Demanda interna -0,9 -2,4 -6,0 -7,7

Consumo privado 0 0 1 1 3 7 2 4Consumo privado 0,0 -1,1 -3,7 -2,4Consumo público 0,3 0,0 0,1 0,1Inversión bruta interna -1,1 -1,3 -2,5 -5,4

Inversión bruta fija 1,0 -0,4 -3,6 -4,0 Inversión bruta fija 1,0 0,4 3,6 4,0 Privada 0,6 -0,5 -3,0 -4,1 Pública 0,4 0,2 -0,6 0,1 Variación de existencias -2,1 -1,0 1,1 -1,4

Exportaciones -0,4 1,5 2,6 2,4

PBI -2,7 -0,3 -1,8 -1,3

Importaciones 1,4 -0,6 -1,7 -4,0

Nota:Gasto público 0,6 0,2 -0,4 0,2Gasto público 0,6 0,2 0,4 0,2Gasto Privado sin Inventarios 0,6 -1,6 -6,7 -6,5Demanda Interna sin Inventarios 1,2 -1,4 -7,1 -6,4

10

Producto bruto interno por tipo de gasto 2008-2009(contribuciones porcentuales)

4T-08 1T-09 2T-09 3T-09

Demanda interna 9,2 -0,8 -6,0 -4,8

Consumo privado 5,2 2,6 1,3 1,0Consumo público -0,1 0,6 0,7 0,8Inversión bruta interna 4,1 -4,0 -7,9 -6,6

Inversión bruta fija 5,4 0,9 -4,0 -4,4Privada 4,2 0,4 -4,5 -5,6Pública 1,3 0,6 0,4 1,2

Variación de existencias -1,4 -4,9 -3,9 -2,3

Exportaciones 0,4 -0,3 -0,3 -1,3

PBI 6,5 2,0 -1,1 -0,4

I t iImportaciones 3,1 -3,1 -5,2 -5,7

Nota:Gasto público 1,2 1,2 1,1 2,0Gasto Privado sin Inventarios 9,4 2,9 -3,2 -4,6Demanda Interna sin Inventarios 10,6 4,1 -2,1 -2,6

11

PBI PBI desestacionalizadodesestacionalizado por Componentes por Componentes

12

PBI PBI desestacionalizadodesestacionalizado por Componentes por Componentes

13

El crédito no cayó y la tasa de morosidad se mantuvo El crédito no cayó y la tasa de morosidad se mantuvo en niveles bajosen niveles bajos

10,7

14




III. Indicador PMI


15

Indicadores Recientes Indicadores Recientes

Producción de electricidad (en GWh)

2 436

2 511

2 4322 466

2 4392 461

2 5042 470

2 554

2 4422 489

2 5162 550

2 439

2 513

2 3692 395

2 493 2 476

2 542

2 3572 317

2 369

Ene. 08 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene. 09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago Set Oct.Fuente: COESElaboración: BCRP

Ene. 08 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene. 09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago Set. Oct.Var. % respecto a igual período del año anterior 9,0 14,3 8,1 10,9 7,6 9,7 7,1 9,3 10,8 8,2 4,6 2,9 3,3 -1,7 1,6 0,3 1,9 -2,8 -2,7 -0,4 0,2 -0,5

Serie desestacionalizada 2 392 2 412 2 431 2 442 2 452 2 466 2 479 2 491 2 498 2 500 2 503 2 443 2 459 2 465 2 469 2 477 2 489 2 419 2 432 2 478 2 514 2 507Var. % desestacionalizada 0,9 0,9 0,8 0,4 0,4 0,6 0,5 0,5 0,3 0,1 0,1 -2,4 0,6 0,3 0,1 0,3 0,5 -2,8 0,5 1,9 1,5 -0,3

16

Indicadores RecientesIndicadores Recientes

Despachos locales de cemento (en miles de T.M)

525 493 510 531 539 532 566 589 610 611 572 580 560518 547 528 533 542

593 629 635 671

Ene. 08

Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene. 09

Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct.

Fuente: AsocemFuente: AsocemElaboración: BCRP

Ene. 08 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene. 09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct.*Var. % respecto a igual período del año anterior 17,8 16,8 9,0 26,4 13,6 13,2 16,0 11,6 20,2 12,5 7,1 9,8 6,6 5,1 7,2 -0,7 -1,1 1,9 4,9 6,8 4,2 9,9

Serie desestacionalizada 524 531 540 548 554 559 562 565 567 566 564 562 561 560 560 563 565 569 576 603 594 631Var. % desestacionalizada 1,0 1,3 1,7 1,5 1,2 0,8 0,5 0,6 0,4 -0,1 -0,5 -0,4 -0,1 -0,2 0,0 0,5 0,4 0,7 1,2 4,7 -1,6 6,3

17

Indicadores Recientes Indicadores Recientes

Importaciones de bienes de capital desestacionalizadas (índice de volumen)

353 365 384 409438 463 477 487 491 481 461 436

408376 351 335353 351 335 324 319 316 326 301 327

Ene.08 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene.09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct.*

Fuente: SunatElaboración: BCRP

Ene. 08 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene. 09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct.*Serie original 361 340 361 415 423 523 474 489 512 542 440 462 442 367 309 343 302 304 343 310 304 327Var % últ 12 meses 23 6 23 5 33 7 55 4 35 1 79 7 36 2 50 2 60 3 55 4 44 7 30 6 22 2 8 0 -14 2 -17 3 -28 6 -42 0 -27 7 -36 6 -40 7 -39 6Var. % últ. 12 meses 23,6 23,5 33,7 55,4 35,1 79,7 36,2 50,2 60,3 55,4 44,7 30,6 22,2 8,0 -14,2 -17,3 -28,6 -42,0 -27,7 -36,6 -40,7 -39,6Var. % desestacionalizada respecto al período anterior 3,0 3,4 5,4 6,5 6,9 5,8 3,1 1,9 0,8 -1,9 -4,3 -5,4 -6,3 -7,8 -6,7 -4,6 -3,2 -1,6 -1,0 3,2 -7,6 8,4

* Preliminar.

18

Indicadores Recientes Indicadores Recientes Importaciones de bienes de consumo duradero desestacionalizadas

(millones de US$)

195 195 201 208194

171162 156

147138

148 147 146 141

167 170

(millones de US$)

Jul.08 Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene.09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct.*Ene. 08 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul.08 Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene. 09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct.*

Serie original 142 136 149 180 169 183 207 190 199 234 219 184 142 132 133 141 140 140 148 140 167 176Var. % últ. 12 meses 41,1 44,5 40,1 61,5 43,9 70,9 60,9 57,0 69,5 60,5 53,1 27,6 0,6 -2,3 -10,9 -21,4 -16,9 -23,4 -28,5 -26,2 -15,9 -24,8Var. % desestacionalizada respecto al período anterior 9,5 8,3 5,4 0,2 2,9 7,5 3,3 -0,1 3,3 3,3 -6,7 -11,8 -5,6 -3,5 -5,8 -6,1 7,6 -0,8 -0,9 -3,2 18,3 1,5

* Preliminar

Importaciones de electrodomésticos desestacionalizadas$

51 53 55 56 57

3942 41 41

38 40 3937 37

4449

(millones de US$)

Jul.08 Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene.09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct.*Ene. 08 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul.08 Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene. 09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct.*

19

y g y gSerie original 35 28 40 53 47 53 56 48 47 68 74 50 27 28 34 45 40 39 41 34 40 51Var. % últ. 12 meses 33,6 6,7 25,2 22,0 20,1 51,7 26,5 37,4 26,4 46,5 69,3 22,9 -23,1 0,8 -15,7 -14,3 -13,1 -26,2 -26,5 -28,4 -14,0 -24,6Var. % desestacionalizada respecto al período anterior 14,1 5,3 0,2 0,9 3,5 2,2 3,9 3,1 3,7 1,7 1,9 -31,6 7,4 -2,3 0,1 -6,4 4,9 -1,1 -7,5 1,3 18,6 11,3

* Proyección


Ventas gravadas de principales contribuyentes desestacioanalizadas

(Millones de Nuevos Soles de 1994 )

12756

1307612879

12995 13061

1338113187

13309 13255

12945

1269356 1269312535

1229312134

12009 11949 1190111714

11986 1194711808

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep

Ene 08, Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene 09, Feb Mar Abr May Jun Jul Ago SetVar. desestacionalizada ( %) 10,8 -2,4 6,7 -2,0 2,6 4,1 6,7 0,9 -0,4 -2,3 -2,0 -1,2 -1,9 -1,3 -1,0 -0,5 -0,4 -1,6 2,3 -0,3 -1,2Var. 12 meses (%) 21,0 13,0 12,7 19,8 19,3 21,6 23,2 13,5 15,3 8,0 1,2 4,9 -6,6 -7,9 -3,6 -10,8 -10,6 -13,0 -10,4 -10,1 -10,7( )

20


782 783

Impuesto General a las Ventas Interno(Millones de Nuevos Soles de 1994)

687 682 687

722

698 696

748

708

735

704 696 692715 724 719

741753

726747 753

39448 Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic 39814 Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct39448 Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic 39814 Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct (Proy.)

Ene 08. Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene 09. Feb Mar Abr May Jun Jul Ago SepVar. desestacionalizada ( % 7,1 -0,7 0,7 5,1 -3,4 -0,2 7,5 -5,4 3,8 -4,1 -1,2 -0,5 13,0 -8,6 1,3 -0,7 3,1 1,6 -3,7 7,8 -4,5Var. 12 meses (%) 9,6 12,9 7,9 13,1 12,1 3,2 13,1 7,9 16,6 9,2 1,7 9,5 12,1 4,5 6,4 -0,4 5,4 8,3 -3,8 10,6 1,8

21


E l d 10 / á b j d d i li d

Evolución del empleo

133 3 133,6 133 3 133 3

Empleo en empresas de 10 y/o más trabajadores desestacionalizado (índice mayo 2004=100)

129 9

131,0131,7 132,0 132,4 132,5 132,8

133,3 133,3132,6 132,5 132,8 133,0 133,3

132,8132,4 132,6

127,1

128,4129,2

129,9

Ene.08 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene.09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set.Fuente: Ministerio de Trabajo y Promoción del EmpleoFuente: Ministerio de Trabajo y Promoción del EmpleoElaboración: BCRP

Var. % Ene. 08 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Set. Oct. Nov. Dic. Ene. 09 Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul Ago SepS i i i l 125 1 124 9 126 2 128 1 130 6 131 7 132 7 132 2 133 3 135 6 136 8 138 3 131 6 128 6 128 9 131 2 132 0 133 2 133 4 132 1 133 5Serie original 125,1 124,9 126,2 128,1 130,6 131,7 132,7 132,2 133,3 135,6 136,8 138,3 131,6 128,6 128,9 131,2 132,0 133,2 133,4 132,1 133,5Var. % últ. 12 meses 8,8 9,1 8,6 8,8 10,0 9,5 9,3 8,4 7,4 7,2 7,0 6,5 5,2 2,9 2,2 2,4 1,1 1,1 0,5 -0,1 0,1Var. % desestacionalizada 0 9 1 0 0 6 0 5 0 8 0 5 0 3 0 2 0 1 0 2 0 4 0 2 0 3 0 5 0 1 0 2 0 1 0 2 0 3 0 4 0 2

22

Var. % desestacionalizada respecto al período anterior 0,9 1,0 0,6 0,5 0,8 0,5 0,3 0,2 0,1 0,2 0,4 0,2 -0,3 -0,5 -0,1 0,2 0,1 0,2 -0,3 -0,4 0,2

7480

ÍNDICE DE CONFIANZA EMPRESARIALSituación de la Economía

70 7167 69

7471

6761

5653 51 53

63 6166

60

70Tramo optimista

44 4732 35

3833

39

53 51 53

40

50

Tramo pesimista

20

30

E 08 F M A M J J A S O N D E 09 F M A M J J A S O

Tramo pesimista

E.08 F M A M J J A S O N D E.09 F M A M J J A S O

Fuente: Encuesta de Expectativas Macroeconómicas, BCRP Octubre 2009

ÍNDICE DE EXPECTATIVA DEL SECTOR A 3 MESES

73 7369 69 71 71

65 6360 61 60

6370

80Tramo optimista

4746 36

3943

40 42

53 52 52

40

50

60

46 36

20

30

40Tramo pesimista

20


Fuente: Encuesta de Expectativas Macroeconómicas, BCRP Octubre 2009 23

77

90

ÍNDICE DE LA SITUACIÓN ACTUAL DEL NEGOCIO

7175 77

74 7470

61 60 585560

70

80Situación favorable

53 5551 51 50

46 47

50

49

5153 51 52

40

50

60

20

30

Situación desfavorable


Fuente: Encuesta de Expectativas Macroeconómicas, BCRP Octubre 2009ÍNDICE DE NÚMERO DE PERSONAS EMPLEADAS

Próximos 3 a 4 meses

60 61 62 63 6163

60 595760

70

Personal aumentará57

50

49 45 48

50 5153 51

54

50

4940 39

42 42 48

40

Personal disminuirá

30



24

7377

7175

72 7280

ÍNDICE DE EXPECTATIVA DE LA DEMANDA POR PRODUCTOS DE LA EMPRESA A 3 MESES

Demanda aumentará

70

ÍNDICE DE ÓRDENES DE COMPRA CON RESPECTO AL MES ANTERIOR

67 65 64

5451

5752

55

62 6063

50

60

70

55

60 60 5855 54 55 53

50 50

46

50 51

56

50

60Órdenes de compra aumentaron

4144

4843

46

30

40

50

Demanda disminuirá

49 43

3739

44

40

4642 49

40Órdenes de compra disminuyeron

20



30



62 62 6370

ÍNDICE DE VENTA CON RESPECTO AL MES ANTERIORTodos los sectores económicos

V t tó

70

ÍNDICE DE INVENTARIOS CON RESPECTO AL MES ANTERIOR

Inventarios aumentaron

5458

6259

62

56

63

5654

52 53 52 5356

5356

50

60

Venta aumentó

51 5250

52 52 51 51 51 5150

60

Inventarios aumentaron

49 45

3843

41

48

40

50

Venta disminuyó

46 47 4749

42

48

43

47 48 46 4644

50

40

50

30



30



Inventarios disminuyeron

25

66 65 66 65 6771

70

80

ÍNDICE DE EXPECTATIVA DE PRECIO PROMEDIO DE VENTAPróximos 3 a 4 meses

Precios aumentarán73 72 72 71

75 7673

68

80

ÍNDICE DE EXPECTATIVA DE PRECIO PROMEDIO DE INSUMOSPróximos 3 a 4 meses

Precios aumentarán63 66 65 66 65 67

64 64

5651 51

49

5054 54 54

57 58 57

50

60

7063

6861

51 51 5153

56 5457

50

60

70

4347 49

30

40

Precios disminuirán

4541

44 4146

30

40


20



20



90

ÍNDICE DE EXPECTATIVA DE PRECIO PROMEDIO DE VENTAPróximos 3 a 4 mesesSector Manufactura

77 77 8090

ÍNDICE DE EXPECTATIVA DE PRECIO PROMEDIO DE INSUMOSPróximos 3 a 4 mesesSector Manufactura

68 69 69 7166

69

77

67 69

5852 51 54

58 57 5860

70

80Precios aumentarán

64

7774 73 74

7773

70

62

51 52 5155 56 56 58

60

70

80Precios aumentarán

52

4143 46 45 48

51 5054

30

40

50


51

4137

42 40 43

52 51

30

40

50


20

30

Ene.08 F M A M J J A S O N D Ene.09 F M A M J J A S O


20

30



26

7380

ÍNDICE DE LA SITUACIÓN FINANCIERA

7073 71 72 71 70

61 60 6157 57 57 56 5660

70

Buena situación financiera

57 57 5755 55

53 52 54 55 5456 55 56

50

60

Situación financiera difícil

30

40Situación financiera difícil



ÍNDICE DEL ACCESO AL CRÉDITO

62 63 63 64 6370

80

Acceso fácil al crédito

61 62 63 61 60 5963 63

59 57 56 56 5553 53

55 56 5658 58 57

50

60

40

50

Acceso difícil al crédito

30






III. Indicador PMI


28

Indicador PMIIndicador PMI

• El PMI por sus siglas en inglés de Purchasing Managers’ Index es elÍndice que elabora el Institute for Supply Management

• Incluye 5 variables respecto al mes anterior: órdenes de compra,producción, empleo, entrega de los proveedores e inventarios.

• Un PMI con un valor superior a 50 representa un crecimiento o unaexpansión en tanto que un PMI menor a 50 representa contracción.Cuanto más alejado de 50 mayor será la velocidad del crecimiento o laCuanto más alejado de 50 mayor será la velocidad del crecimiento o lacontracción.

EL PMI id d d d b ó t d l í• EL PMI es considerado como un verdadero barómetro de la economía acorto plazo. Es muy seguido por agencias del gobierno como por gentede negocios, porque da información acerca de la evolución del sectorproductivo de la economía.

29


• JP Morgan elabora un PMI global usando la misma• JP Morgan elabora un PMI global usando la mismametodología del ISM y aplicando encuestas a 7 500ejecutivos en 26 países, los cuales representan el 83 pori t d l d t f t l b lciento del producto manufacturero global.

• En el caso de la economía peruana, se emplea lainformación de las Encuestas de ExpectativasMacroeconómicas del BCRP, considerando las series deventas en lugar de las de producción, inventarios de bienesventas en lugar de las de producción, inventarios de bienesfinales y órdenes de compra. Se excluyen las de empleoporque no se tiene información previa al 2007 (y por lo tantono se puede desestacionalizar) y la de entrega de losno se puede desestacionalizar) y la de entrega de losproveedores, para la cual no se dispone de información.

30


Indicador de la actividad manufacturera o PMI sector manufactura


5856 56

5756

Indicador de la actividad manufacturera o PMI sector manufactura índice global del JP Morgan e índice del Perú

56 56 55 5554 55 54

4951

49

52

56

48 49

4345

4745 45

4746

49

Global Perú

Ene. 08

Feb Mar Abr May Jun Jul. Ago Sep Oct Nov Dic Ene. 09

Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Set Oct

31

Indicador PMIIndicador PMIAsimismo, es posible ampliar el índice e incluir todos los sectores productivos:

65

Indicador de Actividad Económica o PMI total

57 56 56 55 54 54 53 54 53 52 5355

60

49 4946 46

43 44 4345 44

4850

52

50

55

43 43

40

45

35

.08

Feb

Mar

Ab

r

May Jun

Jul

Ago Se

p

Oct

No

v

Dic

.09

Feb

Mar

Ab

r

May Jun

Jul

Ago Se

t

Oct

Ene F M A M A S O N

Ene F M A M A O

Fuente: Encuestas de Expectativas Macroeconómicas del BCRP

32




III. Indicador PMI


33

Probabilidad de que lo peor haya pasadoProbabilidad de que lo peor haya pasado

A inicios del año, Goldman Sachs publicó el artículo

¿Qué nos haría pensar que lo peor ya pasó?

Con lo cual se buscaba obtener una medida cuantitativa que señalaraCon lo cual se buscaba obtener una medida cuantitativa que señalarala probabilidad de que lo peor de la recesión en los Estados Unidos yahubiera pasado.p

Para ello hicieron uso de un modelo probit que utiliza como argumentoprincipal el índice de manufactura del ISM o indicador PMIprincipal el índice de manufactura del ISM o indicador PMI.

34


En nuestro caso, dado que todavía no contamos con data suficientemente largadel PMI se optó por ensayar con 3 indicadores como variables explicativas:

A.) El porcentaje de ramas de la manufactura no primaria (de un total deA.) El porcentaje de ramas de la manufactura no primaria (de un total de38) que experimentaron variaciones negativas en el mes actual.

B ) La generación de energía eléctrica desestacionalizada sobre la cual seB.) La generación de energía eléctrica desestacionalizada, sobre la cual secomputa la diferencia respecto al peor valor alcanzado hasta elmomento en el ciclo económico.

C.) El componente cíclico del índice de empleo para empresas de 100 ymás trabajadores de Lima Metropolitana desestacionalizado, sobre elcual igualmente se computa la diferencia respecto al peor valoralcanzado hasta el momento en el ciclo.

35


A.) Ramas de la manufactura no primaria con variación negativa

Resultados de Modelos Univariados

Indicador PeríodoProbabilidad de que

haya pasado lo peor deProbabilidad de que

haya pasado lo peor deCapacidad

de r2Indicador Período haya pasado lo peor de la recesión (Julio)

haya pasado lo peor de la recesión (Setiembre)

de Predicción

r

Ramas de manufactura con variación negativa 1995.1 - 2009.9 85,0% 98,9% 85,9% 56,41995.1 2009.9 85,0% 98,9% 85,9% 56,4

36


A.) Ramas de la manufactura no primaria con variación negativa

Tiempo de entrada 11 meses

24 2427

22

30 30 3129

25 2385,0

97,3 98,9

16

11

1719

22

42,011

13,9 13,9 13,9 13,9 13,9 13,9 13,9 13,9 13,9 18,2

Ago-08 Sep-08 Oct-08 Nov-08 Dic-08 Ene-09 Feb-09 Mar-09 Abr-09 May-09 Jun-09 Jul-09 Ago-09 Sep-09

# ramas con var. negativa Probabilidad

37

Probabilidad de que lo peor haya pasadoProbabilidad de que lo peor haya pasadoEste modelo es capaz de replicar adecuadamente otros eventos de salida derecesión del pasado como el ocurrido a fines de 1998 e inicios de 2003

32

2898 100 100 100 100 100

Probabilidad de saber si lo peor de la recesión ya pasó

Tiempo de entrada 8 meses Tiempo de salida 12 meses

2321

16 1618

21

2523

2826 25 26 25 24 24 24

1816

13 1349

69

35

49

6369

7581 85

14 14 14 14 14 14

Abr-98 Jun-98 Ago-98 Oct-98 Dic-98 Feb-99 Abr-99 Jun-99 Ago-99 Oct-99 Dic-99


Probabilidad de saber si lo peor de la recesión ya pasó

Tiempo de entrada 11 meses Tiempo de salida 15 meses

14 15

12 12

15 1416

13 13

25

20

17 16

13 14 15

12 12 13 12

15 16

12

69

8581

89 92 94 97 98 99 99 9889 89

98 98

11 12 1210 11 12 12 11 12 12

1423

35

18 1423

1823

14 14 1423

May-02 Jul-02 Sep-02 Nov-02 Ene-03 Mar-03 May-03 Jul-03 Sep-03 Nov-03 Ene-04 Mar-04 May-04 Jul-04


38


B ) ElectricidadB.) ElectricidadC.) Empleo

Resultados de Modelos UnivariadosP b bilid d d P b bilid d d C id d

Indicador PeríodoProbabilidad de que

haya pasado lo peor de la recesión (Julio)

Probabilidad de que haya pasado lo peor de

la recesión (Agosto)

Capacidad de

Predicciónr2

la recesión (Julio) la recesión (Agosto) PredicciónGeneración de electricidad

desestacionalizada 1995 1 - 2009 8 60 0% 71 8% 65 5% 14 6desestacionalizada 1995.1 - 2009.8 60,0% 71,8% 65,5% 14,6Ciclo del índice de empleo

desestacionalizado 1995.1 - 2009.8 42,1% 61,7% 55,7% 7,4

39

Generación de Electricidad

Probabilidad de que lo peor haya pasadoProbabilidad de que lo peor haya pasadoGeneración de Electricidad

30 30 312974,9 76,7 77,1 77,8

71 6 74,7 71 8


16

11

17

24

19

2427

22

29

24

,

63,067,0 68,8 69,6 71,6 ,

56,3 60,0

71,8

11

Ago 08 Sep 08 Oct 08 No 08 Dic 08 Ene 09 Feb 09 Mar 09 Abr 09 Ma 09 J n 09 J l 09 Ago 09

Índice de empleo de Lima Metropolitana (empresas de 100 y más trabajadores)

Ago-08 Sep-08 Oct-08 Nov-08 Dic-08 Ene-09 Feb-09 Mar-09 Abr-09 May-09 Jun-09 Jul-09 Ago-09


100 y más trabajadores)

30 30 3129

61,7Tiempo de entrada 11 meses

16 17

24

19

2427

22

30 30 29

24

25,4

42,1

1113,0

9,06,0 4,5 3,6 3,3 3,9 5,2

8,514,6

,


# ramas con var. negativa Series140


Haciendo uso de un indicador agregado que combina los indicadoresusados individualmente:•Tomando el promedio de las probabilidades para crear un índice•Tomando el promedio de las probabilidades para crear un índiceagregado (como en el documento de Goldman Sachs) .• Usando un modelo multivariado que incluya como regresores a losi di d d i tindicadores usados previamente.

Resultados de modelos multivariados

Probabilidad de que Probabilidad de que Capacidad 2Indicador Período haya pasado lo peor

de la recesión (Julio)haya pasado lo peor de

la recesión (Agosto)de

Predicciónr2

Índice PromedioÍndice Promedio1995.1 - 2009.8 53,4% 72,1% 89,2% -

Modelo Multivariado (ramas de manufactura, generación de

electricidad, empleo) 2000.1 - 2009.8 44,6% 95,9% 92,2% 64,8p ) , , , ,

41


Para el caso peruano, un promedio simple de los modelos estimados nosdaría una probabilidad de 72,1 por ciento de que lo peor de la recesión yahabría pasado.habría pasado.

2730 30 31

29 95,9


16 17

24

19

2422

24

44,611

0,6 0,2 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 1,46,8



42


El modelo multivariado nos señala que la probabilidad de que haya pasado lopeor de la recesión (con información a agosto) es de 95,8 por ciento.

30 30 3129 95 9


16 17

24

19

2427

22

29

24

95,9

16

11

1744,6

0,6 0,2 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 1,46,8

Ago-08 Sep-08 Oct-08 Nov-08 Dic-08 Ene-09 Feb-09 Mar-09 Abr-09 May-09 Jun-09 Jul-09 Ago-09g p y g


43

ConclusionesConclusionesCo c us o esCo c us o es

• El modelo que usa como variable explicativa el número deramas negativas en el sector manufactura da unaprobabilidad de 98 9% de haber superado lo peor Este modeloprobabilidad de 98,9% de haber superado lo peor. Este modeloreplica muy bien episodios anteriores de salida de crisis.

El modelo que usa como variables explicativas el número de• El modelo que usa como variables explicativas el número deramas negativas en el sector manufactura, lageneración deelectricidad desestacionalizada y el ciclo del índice de empleodesestacionalizado da una probabilidad de 95,9%.

• Además de estos modelos de probabilísticos, del análisis depdiversos indicadores recientes y de la información de lasencuestas, las visitas a las empresas nos permiten confirmarlos signos de recuperación de la actividad económica.los signos de recuperación de la actividad económica.

44

indicadores de ciclos económicosindicadores de ciclos ... gasto público 1,2 1 ... serie...

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