Análisis de las Predicciones de la Tasa de Desempleo Española.

Abstract

L a tasa de desempleo española está muy por encima de la media del resto de países de nuestro entorno . Según datos de Eurostat, la tasa de desempleo para la Unión Europea en 2017 ascendía a 7,6 punt os porcentuales, mientras que en España era de 17,6%. Esta situación se ve mejorada a partir del año 2012, aunque la tasa de desempleo sigue siendo muy elevada. Esta elevada tasa de desempleo causa cierta incertidumbre , especialmente entre los jóvenes, ya que genera preocupación p or cuál va a ser la evolución de esta variable en un futuro cercano . Existen predicciones sobre cuál va a ser la tasa de desempleo de 20 18 y 2019. Por ejemplo, según los datos aportados por los Panel es de Previsión de Funcas de julio 2018, el predictor que más optimista está prediciendo es Repsol, que cuenta con una previsión de la tasa de paro de 14,9% para 2018, mientras que el menos opt imista es a la hora de predecir podría ser el Centro de Predicción Económica (CEPREDE - UAM) con una previsión del 15,6% . Entonces, ¿quién tiene razón? ¿Cómo de fiables son estos pronósticos? La información para realizar este estudio sobre la capacidad predictiva de los modelos que utilizan distintos agentes predictores, proviene de los Paneles de Previsiones de Funcas. Estos paneles recogen las predicciones que realizan distintos agentes de los diferentes indicadores macroeconómicos, tales como el Producto Interior Bruto, el Índice de Precios al Consumo (IPC), o la Tasa de Desempleo. Centrándonos en la Tasa de Desempleo, las cuestiones que a partir de ahora se van a analizar son las siguientes: I. Análisis de la capacidad predictiva de l os modelos que utilizan los predictores de l os Panel es de Funcas en diferentes horizontes temporales que definiremos como : horizonte de predicción largo, medio y corto. E sta capacidad predictiva será estudiada a partir de unas medidas de precisión con el fin de obtener el predictor que mejor predice . Unas de las medida s que nos aportará n dicha información será el Error Cuadrático Medio (ECM) y el Índice de Theil . Dentro de este análisis, se intentará responder a las siguientes preguntas: a) ¿Qué agentes predicen mejor la tasa de desempleo para la economía española? b) ¿Serán mejores las predicciones cuanto más nos acerquemos al momento de la publicación del valor realizado de la tasa de paro? c) ¿Los resultados obtenidos en “consenso” son mejores que los que ap orta cada predictor individualmente? Como veremos más adelante, e stas “medidas de consenso” son una combinación de las predicciones individuales . d) ¿Son capaces los distintos agentes estudiados de predecir, en media, los cambios de tendencia en la tasa de de sempleo? II. Estudio de los sesgos y de la eficiencia de las predicciones: es decir, si esas son las mejores predicciones que se pueden obtener o son mejorables. Este estudio se realizará a partir de la descomposición del Error Cuadrático Medio y a partir de un contraste que se realizará para tal efecto.