A muy grandes rasgos, los datos económicos se pueden dividir en dos tipos: datos duros y datos suaves. Los datos duros son aquellos que se basan en mediciones puntuales y concretas de la actividad económica. Generalmente muestran un resultado basado en el comportamiento a posteriori de los agentes económicos. Por ejemplo: la tasa de desempleo o la inflación. Los datos duros son medibles, comprobables por el resto de las personas y, al ser una medición del comportamiento pasado de los agentes económicos, son datos rezagados.
Por otro lado, los datos suaves son datos de sentimiento, generalmente recabados a través de encuestas a los agentes económicos. En lugar de mostrar lo que hicieron las personas, muestran qué es lo que esperan en un futuro, y nos dan una idea de cómo podrían actuar. Son datos mucho más subjetivos y menos confiables que los datos duros, pero, son datos que nos permiten anticipar el comportamiento de los datos duros durante los siguientes meses. En este sentido, los datos suaves deben interpretarse como indicadores adelantados de la economía. Sin embargo, al tratar con datos suaves caemos en una serie de riesgos: 1) Que el agente económico cambie de parecer de manera rápida y los datos recabados dejen de ser vigentes; 2) Que el agente económico actúe de manera contraria a su sentir.
Ahora bien, independientemente de con qué tipo de dato económico estemos tratando, los agentes económicos y pronosticadores generalmente generan expectativas alrededor de ellos. Si se cumplen dichas expectativas, es decir, si el dato observado resulta igual al dato pronosticado, entonces no debería haber movimiento en mercados financieros ya que el pronóstico debería estar reflejado en los números actuales. Sin embargo, si hay sorpresas, entonces los mercados financieros tenderán a reaccionar. Las sorpresas pueden ser positivas (que el indicador salga mejor a lo que se esperaba) o negativas (que el indicador salga peor a lo que se esperaba).
La medición de las sorpresas económicas sirve para ir midiendo qué tanto mejor (o peor) se está comportando la economía a lo esperado, y pueden servir para marcar el rumbo en la formación de expectativas, es decir, si vemos muchas sorpresas positivas, el agente económico tenderá a ser más optimista respecto a sus siguientes pronósticos, y viceversa.
Existen varios proveedores de índices de sorpresas económicas, pero, dado su transparencia, para este ejercicio utilizaré el que construye Bloomberg. En la gráfica 1 podemos ver como se ha comportado el índice históricamente. Cifras por encima del cero te indican que, en el agregado, existen más sorpresas positivas que negativas. Cifras por debajo de cero te indican lo contrario.
Ahora bien, las sorpresas en los 5 primeros subíndices podemos agregarlos en un índice llamado “datos duros” y el sexto en un índice llamado “datos suaves” (Gráfica 2)
Lo que observamos en la gráfica es bastante revelador. Las sorpresas alrededor de los datos suaves han ido en constante bajada, mientras que las sorpresas alrededor de los datos duros no. De hecho, el pronóstico que se ha hecho de los datos duros ha sido bastante certero y ha permanecido alrededor del cero, mientras que los pronósticos alrededor de los datos suaves han sido mucho menos precisos.
¿Qué podría implicar esto? Si bien ha habido pocas sorpresas alrededor de los datos duros, los datos suaves sí muestran un deterioro importante, es decir, las expectativas de los agentes económicos se están deteriorando, no así la economía. Sin embargo, hay que recordar que los datos suaves sirven como indicador adelantado, por lo que podrían estar señalando una desaceleración económica en el futuro cercano.
En ese sentido, si bien hoy por hoy es complicado pensar que estamos en una recesión, es probable que ese escenario se materialice en los próximos 12 meses conforme las expectativas pesimistas vayan permeando en la actividad económica real y se vayan reflejando en los datos duros.
Columna de Franklin Templeton México, escrita por Luis Gonzalí, CFA. VP/co-director de Inversiones
Por Carlos Burgos