El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi), estima que la actividad económica de México crecerá un 0.9 por ciento durante junio de 2024.
Así lo reveló como parte del indicador oportuno de la actividad económica, el cual “permite contar con estimaciones econométricas oportunas sobre la evolución del Indicador Global de la Actividad Económica (IGAE)“.
Frente a ello, la cifra pronosticada para junio del año en curso, con series desestacionalizadas, es inferior al 1.2 por ciento previsto para el pasado mes de mayo.
Actividad económica terciaria de México avanza en junio de 2024
Respecto a los componentes del indicador, en mayo de 2024 se proyectó un crecimiento de 0.6 por ciento en las actividades secundarias, mientras que para junio se prevé una caída del 0.1 por ciento.
En contraste, las actividades terciarias podrían reflejar un avance del 1.9 por ciento en mayo y un incremento levemente inferior del 1.6 por ciento en junio de 2024.
El Inegi explica lo siguiente sobre el Indicador oportuno de la actividad económica, mismo que utiliza al sistema de nowcasting como soporte para determinar las proyecciones de la estadística.
“El IOAE:
Inegi
− Estima los dos meses posteriores al cierre del último dato publicado oficialmente para el IGAE, así como las actividades económicas secundarias y terciarias.
− Selecciona variables explicativas económicas y financieras con el criterio de oportunidad y alta correlación respecto a la variable a estimar.
− Incorpora fuentes no tradicionales de información y de alta frecuencia, como Google Trends.
− Selecciona tópicos relevantes de Google Trends mediante Mínimos Cuadrados Parciales o regresión con validación cruzada para series de tiempo.
− Selecciona modelos considerando errores fuera de muestra, uno y dos pasos adelante.
− Transforma variables que maximizan la correlación con la variable a estimar.
− Válida estadísticamente el número de factores.
− Prueba la estacionariedad de los errores idiosincráticos que validan la estimación
consistente de los factores y de las cargas asociadas.
− Combina nowcasts para modelos con error de estimación en datos de prueba estadísticamente igual (Prueba Diebold-Mariano).
− Estima intervalos de confianza a 95.0 %: factores, cargas de variables y nowcasts.
− Estima los pesos de las variables con el método Monte Carlo una vez suavizado el factor mediante el filtro de Kalman”.
