Análisis descriptivo de la UE: los PIIGS (I)

Hemos escrito una segunda entrada sobre esto, aquí.

Hoy vamos a realizar un análisis de las principales magnitudes macroeconómicas, como el paro o el Déficit de los países pertenecientes a la Unión Europea...

Las variables a estudiar son: La Tasa de Crecimiento del PIB, Deuda Pública en porcentaje sobre el PIB, Déficit Público en porcentaje sobre el PIB, Tasa de Desempleo, Indice de Precios al Consumo Armonizado, Población e Indice de Desarrollo Humano. Estamos utilizando un ejemplo no actualizado de los datos, pero que sirve a efectos prácticos.

En la imagen de la izquierda, mostramos los países que componen la muestra objeto de estudio y la fecha en que se incorporaron a la UE. Comenzamos por los llamados estadísticos descriptivos, hemos utilizado el Software SPSS; un  tutorial sencillo y práctico para realizar análisis descriptivos con dicho programa lo podéis encontrar aquí; un buen formulario de estadística  descriptiva, puede ser este.

Con SPSS, obtenemos una tabla con algunos estadísticos descriptivos, como la Media Aritmética o la Desviación Típica, que exponemos a continuación:

Fuente: Elaboración propia SPSS, con datos de http://www.datosmacro.com/

Los mínimos y máximos corresponden a los menores y mayores valores de los datos estudiados; la media aritmética sería el promedio de dicho dato, por ejemplo, en el caso del paro, se supone que el promedio en la UE es del 11,24%, esta medida adolece de algunos defectos, uno de ellos es que se ve afectada por valores extremos, por ejemplo, el nivel de desempleo de Grecia y España, que es muy elevado.

La desviación típica nos indica lo alejados o no, que están los datos respecto a la media aritmética, cuanto menor sea su valor, existirá mayor concentración; observamos que es el caso del IPC o el IDH.

Fuente: http://www.tuveras.com/estadistica/estadistica02.htm

Los coeficientes de asimetría o curtosis, nos indican la forma de la distribución de datos, si es o no simétrica (normal) o si es alargada o achatada; sus valores pueden ser positivos, cero o negativos.

Fuente: http://www.tuveras.com/estadistica/estadistica02.htm

Una distribución puede ser considerada normal, cuando los coeficientes estén próximos a cero, ya que ese valor nunca se obtiene en la realidad.

Llaman la atención algunos datos atípicos de algunos países, como es el caso del desempleo o la deuda; una forma de explorarlos es con los  diagramas de bigotes; que tienen la apariencia de las imágenes.

Realizando dicho gráfico, para el desempleo, observamos que existen datos atípicos en España y Grecia, representadas por los puntos que sobresalen de los llamados bigotes, la línea dentro de la caja representa la mediana, que es el valor que divide los datos en dos partes iguales, por ejemplo, de los datos 1,2,3, la mediana sería el 2; algo parecido sucede con el resto de indicadores, salvo el IDH; si bien los valores no llegan a ser considerados extremos (estarían representados por un asterisco y no un punto en el gráfico).

Una manera de solucionar este problema, son los estimadores robustos; que no se ven afectados por los datos extremos. SPSS calcula cuatro de ellos, el de Huber, Tkey, Hampel y Andrew. Si analizamos la tabla, comprobamos que en el caso del PIB se producen ciertas discrepancias entre ellos, tomando cada uno un valor diferente al de la media, el único que se aproxima es el de Huber; esto es debido a las enormes discrepancias entre los datos y a que cada estimador utiliza una forma de medida, así, mientras Letonia ha crecido un 5,6%, Grecia a decrecido en -6,4%.

Si observamos el desempleo, vemos como los valores se aproximan al 10% que al 11,23% de la media; La Deuda pública se sitúa entre el 63% y el 65% aproximadamente, tres puntos porcentuales por debajo de la media, el déficit entre el -3,5% y el -3,3%, tres décimas por debajo de la media.

Si realizamos el Histograma del IPCA observamos que la distribución de los datos tiene una forma aproximada a la llamada Distribución normal, es decir, que la mayoría de ellos se sitúan próximos a la media, esto puede ser debido, entre otros factores, a que dicha magnitud depende en gran medida de las políticas monetarias, de emisión o contracción de dinero, por parte del BCE y esta suele afectar a todos los países de la UE de forma similar. 

En definitiva el análisis descriptivo de los 27 países que conforman la UE, nos ofrece una información sobre su situación, así vemos como los datos atípicos de países como España o Grecia en magnitudes como el desempleo, afectan a la media aritmética (11,23%). 

Otras como el crecimiento, muestran datos muy dispares, en este caso, Grecia con un -6,4% y Letonia con un 5,6%; respecto a la deuda publica, el problema es aún mayor, ya que Estonia tiene un 10,10% y Grecia, una vez más, se sitúa en el 157%. Los estimadores robustos aportar unos valores que no tienen en cuenta estos datos atípicos y hemos visto que disminuyen el valor de algunas de las variables estudiadas.

De todo esto, parece deducirse que en nuestro país, al igual que Grecia, Portugal, Irlanda o Italia, podemos estar aún peor que lo que nos cuentan los datos oficiales, que basan sus promedios en la Media Aritmética; quizás por eso nos han puesto el nombre de PIIGS... Lo cierto es que los demás tampoco están para tirar cohetes, si los comparamos con países como Suiza (prima de riesgo de -47 con respecto a Alemania), pero esto es otra historia y será contada en otra ocasión.

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