Proyecciones EMECEP del PBI para el Perú 2019 [MARTIN, J.M.]

Mg. José-Manuel Martin Coronado

Gerencia de Estudios Económicos

EMECEP Consultoría

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El Pronóstico del PBI puede ser una tarea muy compleja ya que existe una infinidad de modelos posibles. No obstante, a veces el enfoque Naïve puede ser tan preciso como los modelos más complejos. Por ello, en esta oportunidad se implementará un modelo dinámico autoregresivo simple con estacionalidad aditiva para la variable crecimiento anualizado del PBI (V12PBI_t ó g_t).

Si bien se cuenta con el PBI en niveles, se trabaja directamente con la variación 12 meses (es decir, un mes contra el mismo mes del año anterior ó MoM) debido a que tiene mejores propiedades estacionarias que el PBI en niveles o diferencias. La fórmula es la siguiente: V12PBI_t = g_t = (PBI_t/PBI_t-12 - 1)*100

Grafico N° 1: Evolución del Crecimiento Anualizado del PBI

Del mismo modo, en algunos casos este tipo de transformaciones permite obtener un orden simple de autocorrelación parcial y/o estacional. 

Grafico N° 2: Correlograma de Autocorrelación Parcial

Por lo tanto, se realizaron diversas simulaciones y uno de los modelos más concordantes con las proyecciones del BCRP, MEF y otras entidades fue la de un modelo dinámico autoregresivo no iterativo con rezagos de orden 1 y de orden 12, siendo este último considerado como un rezago estacional mensual de orden 1. 

El modelo en cuestión sería el siguiente: g_t = B_o + B₁*g_t-1 + B₂*g_t-12+e_t, cuya estimación cumple los requisitos de normalidad, no autocorrelación, no heterocedasticidad, no multicolinealidad y linealidad. Con datos del BCRP, hasta abril del año 2019, se realizó la proyección para todo el año 2019. Se observa que gracias a la estacionalidad podría existir un efecto rebote del crecimiento, pero el mismo sería insuficiente para obtener una aceleración, al comparar el resultado con el año anterior. 

Grafico N° 3: Resultado de la proyección puntual en términos del crecimiento anualizado

Al transformar la variable endógena en términos del PBI en niveles, con la siguiente ecuación PBI_t = (1+g^e_t)*PBI_t-12, se observa que la evolución proyectada parece consistente con la evolución histórica del PBI, incluso con un cierto comportamiento espectral. Cabe precisar que esta transformación no presenta dificultades dado que el indicador tiene un rezago menor al horizonte de proyección. 

Grafico N° 4: Resultado de la proyección puntual en términos del PBI

Lo anterior se puede confirmar si es que se realiza un acercamiento del resultado al periodo 2018-2019, tal como se aprecia en el gráfico N° 5.

Grafico N° 5: Resultado de la proyección puntual en términos del PBI

No obstante, un indicador más útil que el crecimiento anualizado del PBI es el crecimiento acumulado, es decir la variación en las sumas acumulada de 12 meses, es decir: VAPBI_t = ΣPBI_t-s / ΣPBI_t-s-12 - 1)*100. Este cálculo es más revelador, dado que permite observar la trayectoria del crecimiento anual total del PBI (no el anualizado, sino el interanual). Así, en el gráfico N° 6 puede observarse que el crecimiento para el año 2019 podría efectivamente estar por debajo del 3%. 

Grafico N° 6: Resultado de la proyección puntual en términos del PBI

En conclusión, según las estimaciones del EME CEP Consultoría, el Perú podría crecer menos que el año pasado (de 3.8% a 2.8%). No obstante, modelos alternativos más complejos (SARIMA 1/12) sugieren un crecimiento de 1.42% en promedio.

En cualquier caso, la desaceleración se agudiza y el Estado tiene 5 meses para cambiar las proyecciones, a través de políticas de expansión. Una opción es a través de la reducción de las tasas de interés, aunque ésta ya se encuentre casi al límite de los valores negativos. Y otra a través de estímulos financieros del consumo y/o la inversión; y finalmente, aunque menos probable, a través de una política fiscal expansiva. 

Lima 24 de Julio de 2019