Datos ajustados (SA) y no ajustados estacionalmente (NSA): qué significa SAAR

La actividad económica suele cambiar de forma previsible según el calendario. La contratación minorista puede aumentar antes de las fiestas de invierno, la construcción puede ralentizarse cuando hace frío y los horarios de las fábricas pueden cambiar durante la renovación de modelos. Estas influencias repetidas pueden hacer que un mes parezca más fuerte o más débil que el anterior aunque el ritmo subyacente haya cambiado poco.

El ajuste estacional estima la parte de una serie asociada a efectos estacionales recurrentes y la elimina de la serie ajustada que se publica. Según el método, las agencias también pueden tener en cuenta efectos previsibles del calendario, como diferencias en el número de días de la semana o festivos móviles. El objetivo es facilitar la interpretación de los cambios mensuales o trimestrales, no borrar actividad económica real ni producir una tendencia perfectamente uniforme. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS) describe el ajuste estacional como la eliminación de influencias estacionales recurrentes; la Oficina del Censo explica que puede ayudar a revelar componentes no estacionales de una serie temporal. Consulta la [descripción general del ajuste estacional de la BLS]({source:blsSeasonalAdjustmentOverview}) y las [preguntas frecuentes de la Oficina del Censo sobre el ajuste estacional]({source:censusSeasonalAdjustmentFaq}).

El ajuste estacional no es lo mismo que el ajuste por inflación. Una serie ajustada estacionalmente todavía puede expresarse en dólares corrientes; una serie real, ajustada por inflación, también puede presentarse con o sin ajuste estacional. Comprueba ambas dimensiones al leer un dato de precios, producción, ingresos o gasto.

Los efectos estacionales tampoco son lo mismo que el ciclo económico. Una caída de la producción que se repite cada verano puede ser estacional, mientras que una desaceleración que se prolonga varios trimestres puede relacionarse con el ciclo económico u otro impacto. El procedimiento de ajuste no separa perfectamente esos fenómenos, así que revisa también los acontecimientos y los demás indicadores incluidos en la publicación.

SA significa ajustado estacionalmente. NSA significa no ajustado estacionalmente; algunas publicaciones también lo llaman dato no ajustado u original. Las dos versiones suelen describir la misma serie económica, pero responden a preguntas de comparación distintas.

El valor ajustado es una estimación basada en la serie y el método de la agencia, no una segunda encuesta. Puede moverse de manera distinta del valor no ajustado porque el efecto estacional estimado para un mes puede ser mayor que el de otro. La BLS señala que ninguna versión es universalmente mejor: los datos sin ajustar pueden servir para comparar contrataciones estacionales en la misma parte de distintos años, mientras que los ajustados suelen ser más útiles para observar el movimiento mensual reciente. La [guía de la BLS para usar datos del CPI ajustados y no ajustados]({source:blsCpiSeasonalDataUse}) ofrece un ejemplo específico de una serie; revisa las notas de cada publicación antes de generalizar.

El ajuste modifica la comparación al estimar el patrón del calendario de cada período. Considera una serie deliberadamente sencilla e hipotética que usa un efecto estacional aditivo. En el mes A, un valor observado de 100 incluye un efecto estacional estimado de 15, por lo que el valor ajustado es 85. En el mes B, el valor observado es 108 e incluye un efecto estimado de 25, por lo que el valor ajustado es 83.

La serie sin ajustar sube 8, mientras que la serie ajustada baja 2. Esto puede ocurrir porque se estima que el impulso estacional habitual es mayor en el mes B. En este ejemplo, el cambio de la serie ajustada pregunta si el aumento observado superó el patrón de calendario esperado. Las cifras son inventadas únicamente para ilustrar el cálculo; no corresponden a ningún indicador publicado.

Esta resta es solo un ejemplo didáctico de un ajuste aditivo. Muchas series utilizan factores multiplicativos, en los que el valor ajustado se calcula dividiendo el valor original por un factor; los métodos también pueden combinar efectos estacionales, de días de la semana o de festivos móviles. Un cambio de dirección no demuestra por sí solo que la agencia cometió un error ni que la economía cambió bruscamente de rumbo. La Oficina del Censo señala que es común que las series ajustadas y no ajustadas tengan direcciones opuestas, y que deben interpretarse teniendo en cuenta el factor estacional y el resto de la publicación. {source:censusSeasonalAdjustmentFaq}

También importa el tamaño de la diferencia. Una pequeña caída en el valor ajustado no confirma por sí sola un giro claro de la actividad económica. Pueden influir el tamaño de la muestra, las revisiones de datos históricos, el redondeo y la incertidumbre al estimar los factores estacionales. La cantidad de decimales que publica una agencia indica precisión de cálculo, no el mismo nivel de certeza.

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Los factores estacionales se estiman a partir del historial de una serie temporal concreta. Los procedimientos estadísticos buscan patrones que se repiten en momentos similares del año y los distinguen de los movimientos de más largo plazo y de las variaciones irregulares. Una serie puede representarse mediante componentes estacionales, de tendencia-ciclo e irregulares; por lo general, la serie ajustada publicada elimina el componente estacional estimado y conserva los movimientos no estacionales y los impactos irregulares.

El patrón no tiene por qué ser un porcentaje fijo que un analista reste cada año. Algunas series se ajustan mejor con efectos aditivos; otras usan factores multiplicativos cuyo tamaño depende del nivel de la serie. Cuando corresponde, el método también puede estimar efectos de días de negociación o de un festivo móvil como la Pascua. La Oficina del Censo mantiene X-13ARIMA-SEATS para el ajuste estacional y describe cómo usa diagnósticos para evaluar la estacionalidad residual y la estabilidad. Eso describe una herramienta y una familia de métodos; no garantiza que todas las publicaciones federales utilicen los mismos parámetros. Consulta la metodología de la serie específica. {source:censusSeasonalAdjustmentFaq}

El calendario es solo una de las influencias en la estimación. Una huelga repentina, un clima inusual, una alteración causada por una pandemia, un error de muestreo o un impacto particular de una empresa pueden permanecer en la serie ajustada como movimiento irregular. Algunas agencias modelan por separado los valores atípicos o los sucesos del calendario identificados, pero el ajuste estacional no elimina la incertidumbre de medición. Un gráfico más uniforme no debe confundirse con una medición directa de una tendencia que no se observa.

El estado de ajuste también puede variar dentro de una misma publicación. Una agencia puede aplicar o retirar el ajuste cuando revisa si el patrón de una serie secundaria sigue siendo suficientemente claro y estable. Si algunos componentes se publican como NSA y el total como SA, sumarlos sin más quizá no reproduzca el total publicado porque no comparten la misma base de ajuste.

SAAR significa tasa anual ajustada estacionalmente. Combina dos ideas distintas: el ajuste estacional estima y elimina efectos recurrentes del calendario; la convención de tasa anual expresa el nivel o ritmo ajustado de un período en términos anuales. El acrónimo no afirma que el ritmo del mes actual vaya a mantenerse durante un año.

Por ejemplo, la Oficina del Censo publica ciertas estimaciones mensuales de permisos de construcción a una tasa anual ajustada estacionalmente. Si un ritmo mensual ajustado hipotético es de 8.000 permisos, su SAAR es 8.000 multiplicado por 12, es decir, 96.000. La tasa anual facilita la comparación del ritmo del mes actual con un total anual. No significa que se hayan emitido 96.000 permisos ese mes ni pronostica que se emitirán 96.000 durante el próximo año. Este ejemplo sigue la [metodología de la Oficina del Censo para permisos de construcción]({source:censusBuildingPermitsMethodology}) y usa cifras inventadas.

El crecimiento trimestral del PIB expresado a una tasa anual es una convención relacionada, pero distinta. La BEA capitaliza el cambio porcentual trimestral durante cuatro trimestres; no se limita a multiplicar por cuatro el cambio observado. Un nivel del PIB ajustado estacionalmente y expresado a tasa anual, una variación porcentual trimestral anualizada y un pronóstico anual son tres cosas distintas. La BEA explica el cálculo trimestral en sus [preguntas frecuentes sobre tasas anuales]({source:beaQuarterlyAnnualRates}). Para comparar tasas, consulta cómo leer las tasas de crecimiento del PIB real.

Sí. Los factores estacionales son estimaciones y las nuevas observaciones pueden cambiar el patrón recurrente estimado. Las agencias pueden volver a calcular el ajuste cuando reciben más datos, revisar observaciones ajustadas anteriores según un calendario o actualizar los valores ajustados cuando se revisan los datos no ajustados subyacentes. La frecuencia y el período histórico afectado varían según el programa.

Por ejemplo, la BLS vuelve a calcular cada año los factores estacionales de sus series del CPI ajustadas estacionalmente y puede revisar hasta cinco años de esos índices ajustados. Esto describe el programa del CPI, no una regla universal de revisión para todas las series de datos de EE. UU. La BLS también reevalúa si cada serie del CPI sigue mostrando suficiente estacionalidad para justificar el ajuste. La [página de ajuste estacional del CPI]({source:blsCpiSeasonalDataUse}) describe el proceso actual y el período de revisión.

Al reproducir un gráfico, registra el identificador de la serie, el estado del ajuste estacional, la fecha de publicación y la versión de los datos. Un gráfico en tiempo real creado con los valores disponibles entonces puede diferir de otro descargado más tarde, aunque ambos tengan el mismo nombre de serie. Conserva separados el valor original y el ajustado cuando la pregunta se refiera al patrón estacional o a revisiones posteriores de la agencia.

Una revisión no siempre cambia la interpretación general, pero puede afectar un giro pequeño o el valor de un mes concreto. Si citas en una noticia el dato que se conocía entonces, conserva la publicación original; si analizas el dato actual, indica que utilizas la versión más reciente. Cuando estén disponibles, guarda también las tablas de versiones o de factores estacionales de la agencia.

Usa datos ajustados estacionalmente cuando te interese el movimiento más reciente respecto del mes o trimestre anterior y la agencia publique una serie ajustada adecuada. Retirar el patrón estacional esperado puede facilitar la detección de un nuevo punto de inflexión. No demuestra que el cambio restante sea estadísticamente significativo; las estimaciones de corto plazo todavía pueden tener ruido.

Usa datos NSA cuando el propio ciclo estacional sea el tema. Por ejemplo, comparar la contratación minorista de octubre a diciembre durante varios años puede mostrar cómo cambió la temporada navideña. Una comparación interanual del mismo mes también reduce el efecto de un ciclo estacional estable, pero todavía puede verse afectada por festivos que cambian de fecha, distinto número de días de la semana o cambios en el comportamiento estacional. Sigue la metodología del indicador y elige la versión que corresponda a la pregunta.

No compares observaciones SA y NSA como si la diferencia fuera una ganancia o una pérdida económica. Usa la misma serie, unidades, frecuencia, cobertura de población o sector y estado de ajuste. Para cuestiones de inflación, distingue también las medidas de precios al consumidor de CPI, PCE y el deflactor del PIB. En cuanto al gasto de los consumidores, ventas minoristas frente a PCE explica por qué dos publicaciones relacionadas pueden diferir por razones ajenas al ajuste estacional.

Empieza por el nombre exacto de la serie y su fuente. Confirma si el valor mostrado está ajustado estacionalmente, no está ajustado o no se publica en una de esas versiones. Después, comprueba qué mide la cifra: un nivel, un cambio en dólares, un cambio porcentual, una tasa, un índice o un recuento. El encabezado de la tabla también puede indicar una frecuencia mensual o trimestral y una presentación anualizada.

A continuación, elige el período de comparación que corresponda a la pregunta. El movimiento mensual SA refleja el cambio después de retirar los efectos estacionales estimados; las comparaciones NSA del mismo mes conservan el ciclo estacional; un cambio interanual cubre un año completo; y SAAR expresa el ritmo de un período a tasa anual según una convención determinada. Estas etiquetas no son intercambiables. La SAAR de permisos de construcción, la tasa de crecimiento anualizada del PIB y el cambio mensual del CPI usan lenguaje anual, pero cálculos distintos.

Por último, lee la nota técnica de la fuente sobre revisiones, festivos, estado estacional y sucesos inusuales. Si quieres ver el ciclo general, no trates un único cambio mensual ajustado como un giro definitivo. Si quieres comparar períodos recurrentes del calendario, no descartes el patrón estacional NSA. Identifica la serie, elige SA o NSA según la comparación, indica la frecuencia y las unidades y conserva la versión de los datos.

Si las series SA y NSA se mueven en direcciones opuestas, comprueba primero que se refieren a la misma serie, frecuencia, unidades y período de comparación. Después revisa el factor estacional estimado, los festivos móviles o el número de días de la semana, los sucesos inusuales y las revisiones de los datos de origen. Si la diferencia persiste, explica qué pregunta responde cada versión en vez de calificar una como errónea.