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The Economist: ¿A cuánto el perrito?

La big data proporciona nuevas maneras de medir el incremento de precios

Los economistas hallaron que el precio de las computadoras cayó 13.1% en enero, respecto del mismo mes del 2015, casi el doble del declive reportado en el IPC.

La inflación es un concepto sencillo de entender, pero los aumentos de precios son muy difíciles de medir. En primer lugar, los estadísticos tienen que determinar qué compra la gente y en qué proporciones (la llamada "canasta" de bienes) y, a continuación, rastrear el comportamiento de los precios de esos bienes.

Finalmente, tienen que decidir cómo contabilizar los productos nuevos , los cambios en hábitos de consumo y el hecho de que si el precio de algún producto se eleva —de las manzanas, por ejemplo—, algunas personas comprarán otra fruta en lugar de pagar más.

La big data (procesamiento de grandes volúmenes de datos) podría hacer que todo eso sea mucho más fácil. En la actualidad, el cálculo del índice de precios al consumidor (IPC) de Estados Unidos incluye la anotación de precios en establecimientos minoristas. En tanto, la canasta de bienes está basada en una encuesta a consumidores que es actualizada cada tres años, más o menos.

Este procedimiento se ve crecientemente engorroso en un mundo donde cada compra online es registrada en una base de datos. En teoría, las canastas y precios online podrían ser rastreadas digitalmente. La firma tecnológica Adobe está intentado hacerlo mediante la recolección de data sobre ventas (excluyendo información personal) de los sitios web que utilizan su software.

La cantidad disponible de data es inmensa : según la empresa, incluye tres cuartos del gasto online en los 500 minoristas principales en Estados Unidos.

Adobe está usando este océano de información para compilar un "índice de precios digitales" (IPG) que rivalizará con la medición oficial de la inflación. Dos economistas, Pete Klenow, de la Universidad Stanford, y Austan Goolsbee, de la Universidad de Chicago, están ayudando a la empresa con los cálculos.

El IPG tiene ventajas sobre el enfoque convencional. Por ejemplo, sigue la pista a 1.4 millones de bienes frente a los 80,000 del IPC, aparte que está basado en compras efectivamente realizadas y no en listas de precios, lo cual acrecienta su exactitud. Y el volumen de data posibilita que Klenow y Goolsbee utilicen métodos estadísticos más sofisticados para contabilizar los cambios que hacen las personas en sus compras cuando hay variaciones en los precios.

No obstante, el nuevo índice excluye los cambios en los precios offline y el gasto en rubros como gasolina y alquiler. Si bien no reemplazará al IPC en un futuro inmediato, sí sugiere que las estadísticas oficiales pueden estar dejando de lado grandes variaciones de precios, especialmente en tecnología dirigida al consumidor.

Los economistas hallaron que el precio de las computadoras cayó 13.1% en enero, respecto del mismo mes del 2015, casi el doble del declive reportado en el IPC. Lo mismo ocurrió con la reducción del precio de los televisores. La diferencia en los cálculos podría deberse a la rapidez de la innovación tecnológica: los investigadores descubrieron que el 80% del gasto en tecnología corresponde a la adquisición de productos nuevos, un comportamiento que el más ágil IPG puede incorporar con mayor rapidez.

Si este es un fenómeno generalizado y la inflación es menor que la registrada oficialmente, entonces existen implicancias para los bancos centrales, deudores, personas con ahorros y cualquiera que trabaje con contratos a largo plazo. También significa que el PBI podría estar subestimado, señala Klenow. Si el gasto total es registrado con exactitud, pero la inflación está siendo sobreestimada, la producción debe ser más elevada de lo que se piensa.

Por su parte, los estadísticos del Gobierno estadounidense están mejorando sus métodos. El IPC incluye algunos precios que son obtenidos mediante la extracción de información en sitios web con el uso de software ("web scrapping") —los estadísticos del Gobierno británico también están experimentando con este método—. Pero si la incorporación de la big data en sus cálculos es lenta, las estadísticas oficiales podrían terminar enfrentando una competencia disruptiva del sector privado.

Traducido para Gestión por Antonio Yonz Martínez© The Economist Newspaper Ltd, London, 2015

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