¿Qué son los datos desestacionalizados del paro?

En términos desestacionalizados, el paro ha caído en 3.900 personas y la afiliación a la Seguridad Social ha subido en 35.500 personas. Estas cifras chocan con las que se acaban de conocer en las cuales el paro ha subido en 113.097 personas y los afiliados han caído en 184.031 personas. ¿Por qué? Los primeros datos no tienen en cuesta la estacionalidad.

Los datos del paro están siempre sujetos a la época laboral en la que se conocen y los meses de enero y febrero son malos hasta que llega la Semana Santa. Este año, una vez más, el fin de la campaña de Navidad ha engordado las cifras del paro en enero, sin embrago si tuviéramos en cuenta la desestacionalizados deberíamos estar hablando de buenas noticias.

¿Qué son los datos desestacionalizados del paro? La profesora de la Facultad de Económicas de la Universidad de Navarra, Isabel Rodriguez-Tejedo, explica que son los datos a los que se les ha quitado el efecto propio de la época del año (de ahí lo de "estación") . En el mercado existen efectos estacionales porque ciertos trabajos sólo existen en momentos concretos del año (por ejemplo, los trabajos del sector turismo que sólo existen en verano o los trabajos en tiendas que sólo existen durante las Navidades). Cuando esa "estación" pasa, la gente que ocupaba estos puestos de trabajo se queda en paro.

Para tener en cuenta esta peculiaridad del mercado de trabajo y poder comparar datos de distintos meses, se desestacionalizan los datos. Para hacer la desestacionalización, se usan métodos econométricos que "quitan" el efecto (el INE los explica en detalle, pero no son fáciles de entender).

En resumen: los datos desestacionalizados del paro son los datos corregidos teniendo en cuenta que hay diferencias sistemáticas en las series de datos según el momento concreto del año.

La fórmula que utiliza el INE es esta: La desestacionalización se ha llevado a cabo utilizando modelos Reg-ARIMA. La identificación de cada modelo se ha efectuado de forma manual, siguiendo la metodología Box-Jenkins y utilizando principalmente el software Gretl. Los modelos seleccionados han sido los siguientes:

Para el Total de Ocupados: ARIMA(1,1,0)x(0,1,1), con la serie en logaritmos.

Para el Total de Parados: ARIMA(1,1,0)x(0,1,1), con la serie en niveles.¿Qué diferencia hay con los No desdestacionalizadados?

Los no desestacionalizados no llevan el ajuste correspondiente que hemos mencionado antes. Esto no es bueno ni malo en si. Por un lado, los no desestacionalizados no están "trabajados" (son simplemente los recogidos). Por otro, usarlos para comparar datos con otros momentos del año puede llevar a confusión.¿Por qué hay tanta diferencia entre uno y otro?

Porque el paro registra un fuerte componente estacional. Es decir, la configuración de la actividad en nuestro país en este momento es muy sensible a la creación / destrucción de empleo puntual, derivada del momento del año.
¿Cuáles son más importantes?

Los dos son importantes, sólo hay que tener claro para qué sirve cada uno. Si queremos comparar la evolución del paro mes a mes (dentro de un mismo año), es más útil usar los datos desestacionalizados, pero no lo será si lo que nos interesa es la comparación con otros años (por ejemplo, el paro en enero comparando 2013 con 2009). En todo caso, hay que tener en cuenta que hay otros factores que pueden afectar a la evolución de la tasa de paro, que van más allá del efecto estacional.