Series de días hábiles en Colombia: una aplicación al ajuste del crecimiento industrial
Resumen
Si bien muchos economistas son conscientes del efecto de los días hábiles sobre la medición de la producción, aún es frecuente encontrar que estas cifras se analizan sin el correspondiente ajuste. En general, el número de días hábiles en un mes cambia de un año a otro, lo cual es cierto para todos los meses, no solo para los que contienen la Semana Santa. Este trabajo recopila la serie de días hábile mensuales tomando en cuenta los festivos actuales y anteriores a la Ley Emiliani, y la utiliza para ajustar la serie de producción manufacturera del DANE. Para algunos meses, la diferencia entre la cifra de crecimiento industrial reportada por el DANE y la cifra ajustada por días hábiles puede acercarse a los 12 puntos porcentuales, en cualquier dirección.
Palabras clave
Producción industrial, DANE, estacionalidad. (Industrial production, seasonality)
Referencias
- Banco de la República. (2005, junio). Informe sobre la Inflación. Bogotá: Banrep.
- Colombia, Congreso de la República. (1983, 22 de dic.). Ley 51 o LeyEmiliani. Por la cual se traslada el descanso remunerado de algunos días festivos. En Diario Oficial No. 36.428, (1983, 30 de dic.).
- Cuando en el Mundo. (2008-2014). Calendario. Recuperado de http://www.cuandoenelmundo.com/calendario/
- Eurostat. (2006).Methodology of Short-termBusiness Statistics. Interpretation andGuidelines.
- Luxemburgo: Office for Official Publications of the European Communities.
- FederalReserve. (2003, abril). Industrial Production and Capacity Utilization:The 2002 Historical and Annual Revision. Federal Reserve Bulletin, 89.
- Landiray, D. (2006, mayo). Calendar Effect and SeasonalAdjustment, EurostatWorkshop (10- 12). INSEE.
- Martínez, C. (2004). Pronósticos de la producción industrial. Documento 273.Archivos de Macroeconomía. Bogotá: Departamento Nacional de Planeación, Dirección de Estudios Económicos.
- Montenegro,A. (2010). Cifras de producción industrial ajustadas por días hábiles.Documento de trabajo. Departamento de Economía, Universidad Javeriana. Universitas Económica,(1).
- Montenegro,A. (2011).Análisis de series de tiempo, Bogotá: EditorialUniversidad Javeriana.
- StatisticsCanada. (2014, 31 demarzo).Gross Domestic Product byIndustry, NationalMonthly. Data Release. Retrieved from ht tp: / /www23.statcan.gc.ca/ imdb/p2SV.pl Function=getSurvey&SDDS=1301
- Soukup, R. & Findley, D. (2000, oct.). Modeling and Model Selection for Moving Holidays.US Census Bureau, Seasonal Adjustment Papers.