Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño sea el intervalo, más cerca estarán los promedios móviles de los puntos de datos reales.6.2 Medias móviles ma 40 elecsales, orden 5 41 En la segunda columna de esta tabla, se muestra una media móvil de orden 5, proporcionando una estimación de la tendencia - ciclo. El primer valor en esta columna es el promedio de las cinco primeras observaciones (1989-1993), el segundo valor en la columna 5-MA es el promedio de los valores 1990-1994 y así sucesivamente. Cada valor en la columna 5-MA es el promedio de las observaciones en el período de cinco años centrado en el año correspondiente. No hay valores para los dos primeros años o los últimos dos años porque no tenemos dos observaciones a cada lado. En la fórmula anterior, la columna 5-MA contiene los valores de hat con k2. Para ver cómo se ve la estimación de tendencia-ciclo, lo trazamos junto con los datos originales en la Figura 6.7. Parcela 40 elecsales, principal quotResidential ventas de electricidad, ylab quotGWhquot. Observe cómo la tendencia (en rojo) es más suave que los datos originales y captura el movimiento principal de la serie temporal sin todas las fluctuaciones menores. El método del promedio móvil no permite estimaciones de T donde t está cerca de los extremos de la serie, por lo tanto la línea roja no se extiende a los bordes de la gráfica en cualquier lado. Posteriormente utilizaremos métodos más sofisticados de estimación de tendencia-ciclo que permiten estimaciones cerca de los puntos finales. El orden de la media móvil determina la suavidad de la estimación de tendencia-ciclo. En general, una orden más grande significa una curva más lisa. El siguiente gráfico muestra el efecto de cambiar el orden de la media móvil para los datos de ventas de electricidad residencial. Esto es así que son simétricos: en una media móvil de orden m2k1, hay k observaciones anteriores, k observaciones posteriores y la observación media Que se promedian. Pero si m era igual, ya no sería simétrico. Promedios móviles de promedios móviles Es posible aplicar una media móvil a una media móvil. Una de las razones para hacer esto es hacer una media móvil de orden uniforme simétrica. Por ejemplo, podríamos tomar una media móvil de orden 4, y luego aplicar otra media móvil de orden 2 a los resultados. En la Tabla 6.2, esto se ha hecho para los primeros años de los datos trimestrales australianos sobre la producción de cerveza. Beer2 lt - window 40 ausbeer, comienzo 1992 41 ma4 ltm 40 beer2, order 4. center FALSO 41 ma2x4 ltm 40 cerveza2, orden 4. center TRUE 41 La notación 2times4-MA en la última columna significa un 4-MA Seguido por un 2-MA. Los valores de la última columna se obtienen tomando una media móvil de orden 2 de los valores de la columna anterior. Por ejemplo, los dos primeros valores en la columna 4-MA son 451,2 (443410420532) / 4 y 448,8 (410420532433) / 4. El primer valor en la columna 2times4-MA es el promedio de estos dos: 450.0 (451.2448.8) / 2. Cuando un 2-MA sigue una media móvil de orden par (como 4), se llama una media móvil centrada de orden 4. Esto es porque los resultados son ahora simétricos. Para ver que este es el caso, podemos escribir el 2times4-MA de la siguiente manera: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Big frac fray frac14y frac14y frac14y frac18y. Final Es ahora un promedio ponderado de observaciones, pero es simétrico. También son posibles otras combinaciones de promedios móviles. Por ejemplo, a menudo se utiliza una MA 3 x 3 y consiste en una media móvil de orden 3 seguida por otra media móvil de orden 3. En general, un orden par MA debe ir seguido de un orden par MA para hacerlo simétrico. Similarmente, un orden impar MA debe ser seguido por un orden impar MA. Estimación del ciclo de tendencias con datos estacionales El uso más común de promedios móviles centrados consiste en estimar el ciclo de tendencias a partir de datos estacionales. Considere el caso 2 x 4-MA: fractura de sombrero frac14y frac14y frac14y frac18y. Cuando se aplica a los datos trimestrales, cada trimestre del año se le da el mismo peso que el primer y último término se aplican al mismo trimestre en años consecutivos. En consecuencia, se promediará la variación estacional y los valores resultantes del sombrero t tendrán poca o ninguna variación estacional restante. Se obtendría un efecto similar usando una 2-8 MA o una 2-12 MA. En general, una m-MA de 2 veces es equivalente a una media móvil ponderada de orden m1 con todas las observaciones tomando peso 1 / m excepto para el primer y último término que toman pesos 1 / (2m). Por lo tanto, si el período estacional es uniforme y de orden m, utilice una m-MA de 2 veces para estimar el ciclo de tendencia. Si el período estacional es impar y de orden m, use un m-MA para estimar el ciclo de tendencias. En particular, se puede usar un 2-12 MA para estimar el ciclo de tendencias de los datos mensuales y un 7-MA se puede utilizar para estimar el ciclo de tendencias de los datos diarios. Otras opciones para el orden de la MA por lo general resultarán en estimaciones de tendencia-ciclo que están contaminadas por la estacionalidad en los datos. Ejemplo 6.2 Fabricación de equipos eléctricos La Figura 6.9 muestra una aplicación de 2 x 12 mA aplicada al índice de pedidos de equipos eléctricos. Obsérvese que la línea lisa no muestra estacionalidad, es casi la misma que la tendencia-ciclo que se muestra en la Figura 6.2 que se estimó utilizando un método mucho más sofisticado que los promedios móviles. Cualquier otra opción para el orden de la media móvil (excepto 24, 36, etc.) habría resultado en una línea suave que muestra algunas fluctuaciones estacionales. Plot 40 elecequip, ylab quotNuevo índice de órdenes. Col quotgrayquot, main Quot 41, 40 ma 40 elecequip, order 12 41. col quotredquot 41 Promedios móviles ponderados Las combinaciones de promedios móviles resultan en promedios móviles ponderados. Por ejemplo, el 2x4-MA discutido anteriormente es equivalente a un 5-MA ponderado con pesos dados por frac, frac, frac, frac, frac. En general, una m-MA ponderada se puede escribir como hat t sum k aj y, donde k (m-1) / 2 y los pesos están dados por a, dots, ak. Es importante que los pesos se suman a uno y que sean simétricos de modo que aj a. El m-MA simple es un caso especial donde todos los pesos son iguales a 1 / m. Una ventaja importante de las medias móviles ponderadas es que producen una estimación más suave del ciclo de tendencias. En lugar de las observaciones que entran y salen del cálculo a peso completo, sus pesos aumentan lentamente y luego disminuyen lentamente, dando como resultado una curva más lisa. Algunos conjuntos específicos de pesos son ampliamente utilizados. Algunos de ellos se dan en el Cuadro 6. Producción industrial y utilización de la capacidad - G.17 Producción industrial y utilización de la capacidad: La revisión anual de 2012 (130 KB PDF) Fecha de publicación: 14 de febrero de 2014 Justin Pierce, de la División de Estadísticas, preparó este artículo. La Reserva Federal publicó revisiones al índice de producción industrial (IP) y medidas relacionadas de capacidad y utilización el 30 de marzo de 2012. Las revisiones fueron menores y el contorno general del IP total fue poco cambiado. En particular, una disminución del 17 por ciento entre diciembre de 2007 y junio de 2009 fue seguida por ganancias estables comenzando en la segunda mitad de 2009 y continuando hasta principios de 2012. Medido del cuarto trimestre al cuarto trimestre, el IP total se informó que ha caído alrededor de 1 / 4 puntos porcentuales más en 2009, mientras que sus ganancias tanto en 2010 como en 2011 se mantuvieron básicamente sin cambios respecto a lo que se informó anteriormente. Desde el último momento de la recesión más reciente en junio de 2009 hasta febrero de 2012, el IP total invirtió alrededor de las tres cuartas partes de su declive máximo a mínimo. Cuadro 1. Producción industrial y utilización de la capacidad: 2007-2011 Los índices de PI revisados se incorporaron a los datos detallados de la actividad de las fábricas para 2010 y los datos revisados para 2009. Además, las estimaciones revisadas incluyen estimaciones anuales Datos del año 2010, tanto del programa CIR (Current Industrial Report) de la Oficina del Censo como del Geological Survey de los Estados Unidos sobre minerales metálicos y no metálicos (excepto combustibles). Las estimaciones mensuales de la producción se actualizaron para incorporar los datos mensuales o trimestrales de los indicadores (ya sea de los productos de la producción o de los insumos a la producción) que llegaban tarde o revisados, y también reflejan los recálculos de los factores estacionales. También se incorporaron nuevas fuentes de datos a las estimaciones revisadas, incluidas las sustituciones de los datos del programa CIR, que se interrumpieron a mediados de 2011. Las tasas de utilización de la capacidad de los últimos años se revisaron a la baja. Las revisiones mostraron que la tasa de utilización de la capacidad para la industria total fue 0,7 puntos porcentuales inferior en el cuarto trimestre de 2010 y 0,4 puntos porcentuales inferior en 2011 a lo estimado anteriormente, principalmente como resultado de pequeñas revisiones al alza de las estimaciones de capacidad industrial. La tasa de utilización de la capacidad para el cuarto trimestre de 2008 se revisó a la baja 0,3 puntos porcentuales, y la tasa en el último trimestre de 2009 se revisó a la baja aproximadamente 0,8 puntos porcentuales. Sin embargo, las revisiones no afectaron el amplio contorno de la utilización de la capacidad. En 2008, la tasa de utilización de la capacidad de la industria total, con un 73,2 por ciento, fue de 7,1 puntos porcentuales por debajo de su promedio de largo plazo (1972-2011). Las tasas de utilización cayeron en el primer semestre de 2009 y luego aumentaron de forma sostenida hasta finales de 2011. El nivel en el cuarto trimestre de 2011, con un 77,8 por ciento, fue 2,5 puntos porcentuales por debajo de su promedio a largo plazo. Las estimaciones revisadas de la capacidad y la utilización de la capacidad incorporaron datos del Cuarto trimestre de 2011 de la Oficina de Censos de la Utilización de la Capacidad de Planta (QSPC), que cubre los nuevos datos del sector manufacturero sobre la capacidad en los sectores de energía y minería del US Geological Survey , El Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) y otros datos físicos de organizaciones sobre la capacidad de algunas industrias manufactureras de organizaciones gubernamentales y comerciales y datos sobre el gasto de capital de la industria a partir del 2010 ASM. ASPECTOS TÉCNICOS DE LA REVISIÓN Esta revisión incorporó nuevos datos completos de la ASM de 2010 y los datos revisados de la ASM de 2009 para la producción y el valor agregado de las industrias manufactureras. También se incorporaron índices revisados de precios de la Oficina de Análisis Económico (BEA) y los índices de precios actualizados construidos por la Reserva Federal para algunas industrias seleccionadas. Además, los índices de producción actualizados incluyen revisiones de las medidas del empleo y las horas de trabajo de la producción de la encuesta mensual de estadísticas de empleo actuales de la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS). Los índices de referencia para la explotación forestal y la publicación (incluidos en el índice IP para la fabricación, pero que ya no se incluyen en la fabricación en el Sistema de Clasificación Industrial de América del Norte (SCIAN)) se actualizaron hasta 2010 basándose en datos del Servicio Forestal de los Estados Unidos y la Oficina del Censo. Los índices IP revisados incorporaron información de CIRs seleccionados para 2011, QSPC para 2011 y otros informes anuales de la industria. Los índices también incorporaron datos mensuales y trimestrales revisados o tardíos sobre producción, envíos e inventarios. Índices anuales de resultados de referencia y conversión al sistema de clasificación de la industria de América del Norte de 2007 Como parte de la revisión anual, se construyó un índice de producción de referencia --- definido como producto bruto nominal dividido por un índice de precios --- para cada industria de seis dígitos Bajo el SCIAN. En esta revisión, los índices de referencia se calcularon para 1972 a partir de las industrias definidas por el NAICS de 2007, previamente los índices de referencia se habían basado en las definiciones de las industrias del SCIAN de 2002. Asimismo, la base de la industria para la capacidad y la utilización se cambió al NAICS de 2007. El NAICS de 2007 incluyó 16 industrias manufactureras de seis dígitos que tuvieron cobertura diferente a la del SCIAN de 2002. Por ejemplo, una industria incluida en el NAICS de 2002 --- aparatos de laboratorio y fabricación de muebles (NAICS 339111) --- fue eliminada sus diversos componentes fueron distribuidos entre siete industrias diferentes de seis dígitos en el NAICS de 2007. La conversión al NAICS de 2007 no afectó el número o la estructura de las series de PI individuales que se publican porque los cambios en el NAICS se produjeron en un nivel más detallado de detalle industrial que las correspondientes series de IP publicadas. Por ejemplo, el índice IP más desagregado que incluía el NAICS 339111 es la serie IP para equipos y suministros médicos (NAICS 3391), que incluye varias otras industrias de seis dígitos (NAICS 339112, 339113, 339114, 339115 y 339116) que son Presente tanto en el SCIAN de 2002 como en el NAICS de 2007. Aunque el número y la estructura de la serie IP publicada no se vieron afectados por la transición al SCIAN de 2007, era necesario actualizar los índices de referencia para algunas industrias. Mirando de nuevo al NAICS 339111 eliminado, los establecimientos que fueron asignados a esta industria bajo el NAICS de 2002 fueron reasignados a una de varias otras industrias en el NAICS de 2007. Para crear una historia consistente, la Reserva Federal necesitaba construir nuevos puntos de referencia para cada industria receptora. La construcción de estos nuevos puntos de referencia hizo uso de una concordancia entre las industrias bajo el NAICS 2007 y las bajo el SCIAN 2002 que fue publicado en 2011 por la Oficina del Censo como parte del Censo Económico 2007. Esta concordancia mostró cómo los envíos de las industrias del SCIAN de 2002 se habrían asignado a las industrias del SCIAN de 2007 y viceversa. Estas asignaciones estimadas se aplicaron entonces a los datos históricos para construir tanto las estimaciones de la producción bruta como los índices de precios a partir de 1972. 2 Algunos de los factores de ajuste utilizados para alinear los indicadores mensuales de producción con los valores de referencia de las series IP también se reestimaron . Estas nuevas estimaciones se aplicaron a los índices de PI de los últimos años, así como a los utilizados sólo en períodos anteriores. 3 Los índices de referencia son medidas de la producción bruta real al nivel de seis dígitos del SCIAN. La Oficina del Censo proporciona valores anuales para el valor agregado y el costo de los materiales, que se pueden sumar para obtener la producción bruta nominal. 4 Los índices de referencia para esta revisión incorporaron nuevas estimaciones de la producción bruta nominal para 2010, así como revisiones de las estimaciones de 2009 de la ASM. El índice de IP es un índice de Fisher y los puntos de referencia de la producción bruta real individual se agregan utilizando pesos de valor añadido. Para obtener la producción bruta real, las medidas de la producción bruta nominal fueron deflactadas por los deflactores de precios anuales. La mayoría de los deflactores de los IP benchmarks se derivaron de los deflactores de envíos de la industria emitidos por el BEA en diciembre de 2011. Los deflactores BEA estaban disponibles en base al NAICS de 2002, por lo que necesitaban ser convertidos a la estructura NAICS de 2007 antes de ser aplicados al Datos de producción brutos nominales detallados. Desde 2003, la ASM no ha incluido datos separados para cada industria manufacturera de seis dígitos, algunas industrias se contabilizan sólo en los datos agregados para un grupo más grande de industrias. El Censo Económico de 2007, sin embargo, aún contenía datos separados para cada industria de seis dígitos. Para el período 2003-2006, los índices de referencia IP se calcularon asignando los datos de estas industrias combinadas a sus componentes de seis dígitos basándose en la interpolación entre cada parte de los componentes del total en los censos económicos de 2002 y 2007. Los datos de los ASM de 2008, 2009 y 2010 fueron asignados a las industrias de seis dígitos del componente basadas únicamente en las acciones del Censo Económico de 2007. Cambios en la Serie de Producción y Capacidad Individuales Esta revisión actualizó los métodos utilizados para calcular cuatro series IP para ordenadores: computadoras de escritorio de negocios, computadoras de escritorio de consumo, computadoras móviles de negocios y computadoras móviles de consumo. Estas cuatro series de IP son todas componentes del NATIP 334111. Los datos de origen para computadoras provienen de la International Data Corporation (IDC) y miden la absorción doméstica trimestral de computadoras en Estados Unidos. La revisión anual de 2010 informó que la Reserva Federal recibió datos de absorción sólo para computadoras de escritorio totales y móviles totales, pero que había dejado de adquirir información detallada sobre los componentes comerciales y de consumo de estas plataformas. Con esta revisión, la Reserva Federal reanudó la adquisición de la IDC de los datos de absorción de computadoras de escritorio y móviles para empresas y consumidores. 5 Además de los datos del trimestre actual, el IDC ha proporcionado información histórica, por lo que las cuatro series IP pueden construirse con una metodología consistente desde el inicio de los datos de IDC en 1994 y hasta el presente. Como se muestra en el gráfico 1, la importancia relativa de la producción para el mercado de negocios varía significativamente a lo largo del tiempo, y los datos de IDC recién adquiridos revisaron de manera apreciable la proporción correspondiente a la producción de computadoras de negocios. Versión accesible de la Tabla 1 Para construir los índices IP, la Reserva Federal ajustó estacionalmente la información de IDC sobre la absorción interna trimestral y alisó los datos usando un modelo de la relación entre embarques y producción. Estas estimaciones de la producción nominal para el mercado estadounidense se multiplicaron por una estimación de la relación entre la producción nacional y la absorción interna por producto, basada en los CIR de las Oficinas del Censo y en otras investigaciones externas. Antes de esta revisión, los índices de producción de los dispositivos de almacenamiento informático y los terminales informáticos (NAICS 334112 y NAICS 334113) y otros equipos periféricos informáticos (NAICS 334119) se basaron en datos de embarques nominales del CIR trimestral deflactado por los índices de precios al productor BLS pertinentes Para 2007 hasta el segundo trimestre de 2011, fecha de los últimos datos publicados del CIR. Para el período posterior a los datos CIR finales, estos índices de IP se extendieron sobre la base de modelos estadísticos que predicen cambios en el producto basados en cambios en la producción de computadoras personales y de servidores. 6 Extracción de gas natural Esta revisión incorporó información nueva y más oportuna para complementar los datos de fuentes primarias de la serie IP para la extracción de gas natural (NAICS 211111, parte). Los principales datos de esta serie IP son miles de millones de pies cúbicos de producción comercializada de gas natural estadounidense (húmeda) a partir del informe mensual del Gas Natural de la DOE. El informe del DOE generalmente se emite con un retraso de tres meses, por ejemplo, cuando IP se publica a mediados de abril, los datos de gas natural sólo están disponibles a través de enero, aunque la ventana de IP se ejecuta hasta marzo. Con esta revisión, los datos del DOE fueron aumentados con datos de Bentek Energy. Bentek proporciona información diaria sobre la producción de gas natural, y los datos están disponibles con un retraso de sólo un día. La Reserva Federal convierte los datos de Bentek a una frecuencia mensual y los utiliza como una fuente secundaria para informar las estimaciones iniciales para la extracción de gas natural hasta que los datos del DOE estén disponibles. La puntualidad de los datos de Bentek permite estimaciones de IP basadas en datos de origen a través del mes más reciente de la ventana de publicación. La incorporación de los datos de Bentek ha demostrado reducir las revisiones a meses anteriores para el índice de extracción de gas natural, una serie que representó más del 4 por ciento de la PI total en 2011. Camiones Esta revisión incorporó nuevos datos y métodos para estimar las proporciones de luz La producción de camiones asociada con la producción del negocio y con la producción del consumidor. Los índices IP para camiones ligeros (NAICS 336112) se construyen a partir de datos sobre conjuntos totales de WardsAuto. Debido a que la estructura IP analiza la producción de la industria en segmentos basados en la demanda llamados grupos de mercado, es necesario asignar ensamblajes de vehículos a los componentes de negocio y de consumo. Los índices de IP usan datos de la BEA y los datos anuales de CNW Research sobre el número de camiones arrendados para ayudar a determinar las proporciones de negocios y consumidores de la producción de automóviles y camiones. Con esta revisión, la Reserva Federal incorporó datos mensuales de la National Truck Equipment Association (NTEA) sobre los envíos de fábrica de chasis de camiones de clase 2 y 3 y de WardsAuto sobre envíos de camiones ligeros de las clases 1 a 3 para extender e interpolar las cifras anuales Para la participación de los negocios en la producción general de camiones ligeros. 7 La variable mensual utilizada para esta interpolación es un promedio ponderado de los índices (año de base 2002) derivados de los datos de NTEA y WardsAuto, con un peso de dos tercios dado a los datos de WardsAuto (derivados de los resultados de regresión estimando la correlación relativa de Las dos series de datos mensuales con el índice anual objetivo). Los datos de la NTEA son envíos mensuales de fábrica de chasis de clase 2 y clase 3 que posteriores tienen órganos instalados y son utilizados por las empresas. Los datos de WardsAuto son embarques de camiones de las clases 1, 2 y 3, con un peso de 0,1 unido a camiones de clase 1, un peso de 0,4 unido a camiones de clase 2 y un peso de 1,0 unido a camiones de clase 3 para reflejar Estimaciones de los porcentajes de las diferentes clases de camiones vendidos a las empresas. Chapa, madera contrachapada y producto de madera de ingeniería La serie de capacidad para chapas, contrachapados y productos de madera de ingeniería (NAICS 3212) se ha actualizado con esta revisión. Anteriormente, la serie sólo utilizaba datos de la Asociación de Paneles Compuestos (CPA) sobre la capacidad de los productores de tableros de partículas y fibra. Con esta revisión, las estimaciones de la capacidad continuaron utilizando los datos de la CPA, pero también incorporaron información sobre la capacidad de los productores de madera contrachapada y de tableros orientados de APA, la Engineered Wood Association. Como resultado, los datos utilizados para calcular la capacidad representan una mayor participación en la industria. Descontinuación de los CIRs de las Oficinas del Censo de los Estados Unidos A mediados de 2011, la Oficina del Censo de los Estados Unidos suspendió su programa CIR. Los comunicados de datos de CIR proporcionaron información detallada del producto a frecuencias mensuales, trimestrales y anuales para una variedad de industrias. La última publicación de datos mensuales fue para julio de 2011 y la última publicación de datos trimestrales fue para el segundo trimestre de 2011. La Reserva Federal utilizó ampliamente los CIRs en sus índices de producción industrial y utilización de la capacidad y su eliminación requirió cambios en los subyacentes Fuente de datos para varias series IP. En conjunto, los CIR mensuales y trimestrales proporcionaron datos sobre los productos físicos para un poco más del 2,5 por ciento de la PI total. La siguiente lista muestra los CIR mensuales que se utilizaron en la producción industrial y, entre paréntesis, su correspondiente serie IP: M3113: Grasas y Aceites: Semillas oleaginosas M311K: Grasas y Aceites: Producción, Consumo, Con esta revisión, cada una de estas tres series de IP afectadas utilizó las horas de trabajo de la producción para extender el CIR mensual descontinuado y los inventarios (Fibras, hilados e hilacheros) M313P: datos. La siguiente lista muestra los CIR trimestrales interrumpidos que se utilizaron en la producción industrial con sus índices de PI asociados entre paréntesis: MQ311A: Productos de molienda de harina (Molienda de harina y malta) MQ325A: Productos químicos inorgánicos (Acidos, fosfatos y sulfatos) Otros productos químicos inorgánicos MQ325B: Fertilizantes y productos químicos relacionados (Otros productos químicos inorgánicos Fertilizantes) MQ325F: Pinturas, barnices y lacas (Pinturas de construcción) Pinturas industriales MQ327D: Productos de construcción de arcilla (Baldosas cerámicas y refractarias) Herramientas) MQ334P: Telecomunicaciones (Equipos de redes de datos Equipos de transmisión, bucle local y equipos centrales heredados Equipos para empresas y hogares Equipos para sistemas de satélites y estaciones terrenas Equipos para sistemas inalámbricos Equipos para radiodifusión y televisión excluyendo satélites y otros equipos de comunicaciones MQ334R: (Almacenamiento y terminales de ordenadores, centros de almacenamiento y terminales informáticos, impresoras y equipos periféricos, impresoras y equipos periféricos, impresoras y equipos periféricos). Con excepción de los cambios en las series de IP descritos en la siguiente sección, esta revisión usó las horas de los trabajadores de producción para ampliar la serie IP asociada con los CIR trimestrales discontinuados. Fuentes de datos actualizadas para las series trimestrales anteriormente cubiertas por CIRs Para algunas series IP que anteriormente Se basó en CIRs trimestrales, la Reserva Federal usó medidas alternativas de la producción física para reemplazar los datos interrumpidos. Estas series y las fuentes de datos de reemplazo se describen en los siguientes párrafos. Fertilizantes Con esta revisión, la serie IP para fertilizantes (NAICS 32531) usó datos mensuales sobre fertilizantes nitrogenados y fosfatados del Instituto de Fertilizantes (TFI) como fuente principal de datos sobre la producción. Anteriormente, los datos mensuales de TFI se utilizaron como fuente secundaria para los meses para los que aún no se disponía de los datos trimestrales CIR, y se utilizaron también para interpolar los datos trimestrales a una frecuencia mensual. Equipo de comunicaciones El índice IP agregado para equipos de comunicaciones (NAICS 3342) comprende seis índices basados en productos. Cada uno de los seis índices incorporó datos trimestrales sobre envíos nominales a nivel de producto detallado de los CIR pertinentes de las Oficinas del Censo del primer trimestre de 2007 al segundo trimestre de 2011. Con esta revisión, los datos del QSPC se utilizan para ampliar cada uno de los Seis series de IP desde el tercer trimestre de 2011 a través del presente. El QSPC, realizado desde 2007, informa sobre las tasas de utilización de la capacidad de las industrias manufactureras a una frecuencia trimestral. En los últimos años, las tasas de utilización del QSPC para el equipo de comunicaciones han seguido la producción nominal --- medida por el CIR descontinuado --- bastante bien. Con esta revisión, se ampliaron los datos nominales sobre los equipos de comunicaciones del CIR basados en el cambio en la tasa de operación de la industria del QSPC y el cambio en una interpolación trimestral de los servicios anuales de capital para esta industria (construidos a partir de datos históricos de inversión y una encuesta De los planes de inversión). Los deflactores de las estimaciones resultantes del producto nominal siguieron siendo los índices de precios al productor del BLS y los índices de precios construidos por el personal de la Reserva Federal a partir de los datos de precios de DellOro. Los cuatro índices de propiedad intelectual dentro del equipo de comunicaciones para el cual la salida nominal es deflactada por los índices de precios de la Reserva Federal son: Equipos de redes de datos Equipos de redes empresariales y domésticas Equipos de redes inalámbricas y equipos de oficina central. Estas cuatro categorías de productos representaron aproximadamente el 18 por ciento de la producción total de equipos de comunicaciones en 2011, una proporción que ha disminuido notablemente en los últimos años. Para elaborar los índices de precios indicativos trimestrales, el personal de la Reserva Federal usa información sobre los envíos e ingresos trimestrales de unidades mundiales para categorías de productos detalladas para construir valores unitarios y luego los agrega usando una fórmula de índice de Fisher. En el momento del benchmarking anual, se incluye información sobre productos adicionales para ampliar la cobertura y refinar estas estimaciones. Los deflactores de los dos índices IP restantes (satélites y equipos de estaciones terrenas) Los equipos de radiodifusión y televisión (excluyendo satélites) y otros equipos de comunicaciones se construyen a partir de índices de precios al productor BLS y un índice de precios para satélites estimado por el personal de la Reserva Federal. Computadoras Con anterioridad a esta revisión, se utilizó el CIR trimestral de computadoras y equipos periféricos (NAICS 3341), que se ha interrumpido actualmente, para cuatro índices de IP (almacenamiento y terminales informáticos, almacenamiento y terminales informáticos comerciales, impresoras informáticas y equipos periféricos, Equipo periférico, consumidor). Estos cuatro índices cubren todo el NAICS 3341, excepto para computadoras electrónicas (NAICS 334111). Otros seis índices de IP abarcan el NATIP 334111. Estos seis índices se basan en los datos del IDC sobre la absorción interna de computadoras de escritorio, móviles y servidores por parte de los Estados Unidos. En ausencia de los datos CIR, se utilizaron datos IDC en computadoras personales para extender los índices IP para el almacenamiento y los terminales de la computadora, y los datos IDC en servidores no x86 se utilizaron para extender los índices IP para impresoras y periféricos. Pesos para la agregación El índice IP es un índice de Fisher. Las ponderaciones para las industrias manufactureras se derivan de las medidas de valor agregado del Censo de Manufacturas y de la ASM. La Reserva Federal obtiene estimaciones de valor agregado para las industrias de servicios eléctricos y de gas de los datos de ingresos y gastos anuales emitidos por otras organizaciones. Los pesos para la agregación, expresados como valor agregado por unidad, se estimaron con los datos más recientes sobre los precios al productor para el período posterior a 2010. En el cuadro 12 de la revisión anual publicada se muestran las proporciones del índice IP de 2004 a 2011 Datos Revisados Trimestrales y Mensuales Esta revisión incorporó los datos de los productos que se pusieron disponibles o se revisaron después de que la ventana de informes semestral de IP mensual se cerró. Estos datos se publicaron con un retraso demasiado grande para incluirse en las estimaciones mensuales de IP, pero estaban disponibles para su inclusión en la revisión anual. Factores estacionales revisados Los factores estacionales de todas las series se reestimaron utilizando datos que se extienden hasta 2012. Los factores para las horas de trabajo de la producción - que se ajustan al calendario, las vacaciones y los patrones estacionales mensuales - se actualizaron con los datos hasta enero de 2012. Los factores actualizados para la serie de productos físicos, que incluyen ajustes para los patrones de días festivos y días laborables, utilizaron datos hasta diciembre de 2011, cuando estaban disponibles. Los factores estacionales para las unidades de vehículos automotores se actualizaron antes de la revisión y las proyecciones se encuentran en el sitio web de la Junta. 8 Pre-ajuste de los datos para tener en cuenta los efectos de las recesiones Los factores estacionales para la PI se estimaron principalmente con el programa X-12-ARIMA de las Oficinas del Censo. En términos generales, el procedimiento X-12 separa una serie de tiempo en tres componentes: tendencia más ciclo, estacional e irregular. El componente tendencia-más-ciclo se basa en un promedio móvil de los datos, pero para algunas series el promedio móvil no capta adecuadamente la brusquedad de las oscilaciones que ocurren durante una recesión y posterior recuperación. En consecuencia, algunos de los patrones de la recesión pueden sangrar en los factores estacionales estimados para el período de recesión, así como los factores para los años que lo rodean. En caso de que esto ocurra, la serie resultante ajustada estacionalmente podría mostrarse fuerte antes y después de la recesión en los meses calendarios alrededor del mes en que se alcanzó el mínimo de la recesión. Con la revisión anual de 2010, la Reserva Federal introdujo un preajuste para muchos índices para tener en cuenta los efectos de la reciente recesión antes de ejecutar X-12. La revisión de 2012 continuó con esos preajustes cuando era necesario. Desde hace mucho tiempo se sabe que las recesiones afectan los resultados de los procedimientos de ajuste estacional que utilizan el método de la relación entre el promedio móvil y el promedio móvil. Antes del advenimiento en los años 50 de los programas informáticos de las Oficinas del Censo para estimar los factores estacionales, el procedimiento de ajuste estacional de las Reservas Federales estimó el componente tendencia-más-ciclo de los datos ajustando una curva a mano alzada (basada en una media móvil de 12 meses De los datos originales) a los principales movimientos no estacionales de la serie. Con esta técnica, se podrían incorporar movimientos bruscos en la serie sin distorsionar los componentes estacionales e irregulares combinados (conocidos como relaciones S-I). Con la adopción de los programas informáticos del Censo para estimar los factores estacionales, ocasionalmente se han tomado medidas adicionales para limitar el impacto que una recesión podría tener sobre los factores estacionales estimados. En el curso de la revisión de 1959 de la propiedad intelectual, se reconoció que la recesión de 1957-58 distorsionaba los factores estacionales, por lo que sólo se utilizaron datos hasta 1957 para estimar los factores estacionales. Del mismo modo, al trabajar en la revisión de 1976 a la propiedad intelectual, el personal de la Reserva Federal consideró que la fuerte caída de la PI a finales de 1974 y la posterior recuperación estaban distorsionando los factores, de modo que los factores estimados sólo utilizaron datos hasta 1974. En los trabajos sobre la subsiguiente Sin embargo, la recesión de 1973-74 continuó distorsionando los factores estacionales, pero el personal determinó que si sólo utilizaban datos hasta el período de recesión, descartarían demasiada información del período subsiguiente a la recesión. Se utilizaron dos procedimientos para tratar de contrarrestar este problema. En el primero, los índices de 1967 a 1973 estuvieron vinculados a los índices de 1976 a 1978, y los factores estacionales se calcularon a partir de esa serie. La segunda técnica consistía en sustituir los valores de 1974 y 1975 por valores más típicos basados en datos de los años anteriores y posteriores. Los resultados de ambos procedimientos fueron similares. La revisión anual de IP de 1985 incorporó la técnica de intervención Box-Tiao. El procedimiento consistió en estimar un modelo de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA) con valores atípicos aditivos especificados para el período de recesión. Los valores para los valores atípicos aditivos se restaron de los valores para el período de recesión antes de que se ejecute X-11. 10 Para todos los efectos prácticos, la serie resultante contenía valores para el período de recesión que reflejaban sus patrones estacionales típicos fuera de la recesión. La técnica de intervención Box-Tiao siguió utilizándose en las revisiones anuales posteriores para los períodos gravemente afectados por una recesión. Además, algunas series de indicadores se filtraron usando un procedimiento de detrending robusto antes de ser alimentadas en X-12. El procedimiento de detrending robusto utiliza una mezcla de medianas móviles y de promedios móviles para estimar una tendencia para una serie (vea los detalles en el apéndice). La eliminación de esta tendencia de una serie a menudo reduce el efecto de recesión espuria sobre los factores estacionales. La revisión anual de 2010 de la propiedad intelectual se basó en el uso extensivo del robusto procedimiento de detrending junto con la especificación de los valores atípicos aditivos para la recesión 2008-09 para muchos índices. El personal determinó los valores atípicos aditivos sobre una base de juicio. El personal comparó los índices existentes ajustados estacionalmente con los índices que se ajustaron estacionalmente después de la incorporación de los datos del período de recesión, pero que no se especificaron valores atípicos aditivos. Luego se especificaron las intervenciones para aquellos índices de propiedad intelectual para los cuales la revisión de la serie con ajuste estacional tendió a moderar la profundidad de la recesión en el período que rodea la depresión. Un buen ejemplo de la necesidad de preajustar algunas series para minimizar el impacto de la recesión sobre los factores estacionales estimados es el índice de IP del acero bruto, que cayó abruptamente a fines de 2008 y principios de 2009. La disminución, Por ciento al mes de octubre de 2008 a abril de 2009, fue seguido por ganancias que promediaron 5 por ciento al mes hasta el resto de 2009. Durante este período de rápida contracción y recuperación, las ganancias y pérdidas de producción no mostraron su patrón estacional normal. La línea continua del gráfico 2 representa la producción diaria promedio de acero bruto para los meses comprendidos entre 2004 y 2011, cuando se disponía de los factores estacionales de la PI para la revisión. La línea discontinua muestra su tendencia, determinada por X-12. El patrón inusual de las oscilaciones de producción en 2008 y 2009 se ve más fácilmente en el gráfico 3: La línea continua muestra la relación entre la producción de acero bruto y su tendencia de X-12 (la relación S-I). Después de ajustar automáticamente los valores extremos por X-12, esta relación se utiliza para estimar los factores estacionales para la serie. La proporción SI gira de manera más extrema a finales de 2008 y en 2009 que durante otros períodos mostrados tampoco muestra el patrón estacional típico en que el momento del choque y el rebote sale del tercer trimestre de 2008 y 2009 muy por encima de su tendencia. La línea discontinua en el gráfico 3 representa los factores estacionales estimados por los ajustes X-12 predeterminados. Debido a que X-12 calcula los factores estacionales usando medias móviles, el efecto de una anomalía en cualquier período de datos disminuye a medida que las estimaciones se alejan de la anomalía. Al comparar los factores de 2007 con los de 2006, se puede observar que X-12 tradujo los nuevos datos a factores más fuertes en el tercer trimestre y más débiles en el segundo trimestre. En la estimación de los factores estacionales para el índice de acero bruto, la Reserva Federal preajustó el índice con el robusto procedimiento de detrending y trató los datos de noviembre de 2008 a octubre de 2009 como valores atípicos aditivos --- en efecto reemplazando los valores reales por valores más típicos Basado en periodos fuera de esos 12 meses. El Gráfico 4 muestra los factores resultantes. La línea continua representa los factores estacionales de la especificación X-12 por defecto y la línea discontinua representa los factores calculados aplicando X-12 a las series preajustadas. Aunque existe cierta evolución en el patrón estacional basado en las series preajustadas, el patrón básico de una fuerte primera parte del año y un tercer trimestre más débil es evidente a lo largo del tiempo. El gráfico 5 muestra la serie de producción de acero bruto ajustada estacionalmente utilizando las especificaciones X-12 por defecto (línea continua) y la serie que resulta de los factores estimados usando los datos preajustados (línea discontinua). For 2010 and 2011, the series based on default specifications appears strong early in the year only to fall back by the third quarter, whereas some of this pattern is ameliorated in the series using factors that were estimated with the pre-adjusted data. APPENDIX: ROBUST DETRENDING ALGORITHM The robust detrending algorithm comprises the following steps: Let V 1 be the logarithm of variable V. For every period t, let V 2 be the median of the following 13 terms: (V 1 t-5, V 1 t-4. V 1 t5, median(V 1 t-6. V 1 t5), median(V 1 t-5. V 1 t6)). Let V 3 be V 2 augmented by forecasts and backcasts of V 2 using the latest and earliest six-month averages of 12-month rates of change for V 1 . Let V 4 be the 2x12 centered moving average of V 3 . Let V 5 be 0.4V 4 0.6V 3 for periods when abs(V 4 - V 3 ) is greater than 0.4std. dev.(V 4 - V 3 ) and otherwise be V 4 . Let V 6 be the 13-term Henderson moving average of V 5 . normalized to have the same average over the entire date span as V 1 . The final trend is V 6 exponentiated. NOTE: Charles Gilbert directed the 2012 revision and, with Kimberly Bayard, David Byrne, Norman Morin, and Daniel Vine, prepared the revised estimates of industrial production. Norman Morin and Jessica Stahl prepared the revised estimates of capacity and capacity utilization. Eliot Fuchs provided research assistance. Footnotes 1 Price indexes for pharmaceuticals (NAICS 325412), semiconductors (NAICS 334413), and four of the six components of communications equipment (NAICS 3342) are constructed by the Federal Reserve from alternative sources. A table that lists annual and quarterly price indexes for the networking equipment component of communications equipment can be found in table 14 of the published annual revision. Return to text 2 The Census of Manufactures and the ASM report their data based on the most recent industry classification system. Ideally one would like to allocate each establishment that responded to past versions of these surveys to a 2007 NAICS industry. When NAICS superseded the Standard Industrial Classification system in 1997, previous Censuses of Manufactures were recomputed by assigning each respondent to a NAICS industry. For the smaller changes to NAICS since 1997, it has been assumed that the proportion of establishments that moved from one NAICS industry to another under the new classification was constant historically. Return to text 3 The monthly production indicators include product data, production-worker-hour data, and, from the 1960s to 1997, electric power use by industry. Return to text 4 Historically, the Census Bureau also provided measures of the cost of resales at the six-digit level, which were included in the nominal benchmark. In recent years, however, the cost of resales has not always been available, so to maintain consistency, the Federal Reserve has excluded the cost of resales from the rates of change for the benchmark indexes from 2003 forward. Return to text 5 Production of multi-user computers, such as servers, is assumed to be exclusively sold to the business market. Return to text 6 Approximately half of the annual variation in the output of storage and terminals and of peripherals is explained by the domestic absorption of personal computers and servers as reported by IDC. Return to text 7 Trucks are split into eight classes on the basis of vehicle weight, with class 1 trucks being the lightest and class 8 trucks the heaviest. Light trucks comprise classes 1 through 3. Return to text 8 See Board of Governors of the Federal Reserve System, Federal Reserve Seasonal Factors for Domestic Auto and Truck Production, Board of Governors, federalreserve. gov/releases/g17/mvsf. htm. Return to text 9 Most of the following material on previous work to remove recession-related distortions from the estimated seasonal factors for IP is condensed from the 1986 manual on Industrial Production. Board of Governors of the Federal Reserve System (1986), Industrial Production, 1986 Edition, with a Description of the Methodology (Washington: Board of Governors), pp. 80--83. Return to text 10 At the time of the 1985 annual revision, X-11 was the current version of the Census computer program for estimating seasonal factors. Return to text Accessible Chart Descriptions
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