El Ministerio de Trabajo hizo públicas ayer las cifras de paro registrado correspondientes al pasado mes de Abril. De todos es conocido que el paro registrado, como su nombre indica, representa el número de personas registradas en el INEM, llamado ahora Servicio Público de Empleo Estatal, que en dicho mes han acudido a inscribirse por no tener un trabajo que echarse a la boca. No están registrados otros 400.000 y pico que están haciendo algún curso, pero que tampoco tienen un empleo, y que no están contabilizados en esta estadística. La otra fuente estadística laboral es la EPA -Encuesta de Población Activa-, dependiente del INE -Instituto Nacional de Estadística- que se realiza con periodicidad trimestral y que al ser realizada mediante una encuesta de ámbito nacional tiene representatividad global del mercado laboral. Hace pocos días, esta encuesta puso de manifiesto que el paro en nuestro país ascendía a algo más de 4 millones de personas, frente a 3,6 millones del paro registrado.
El desempleo, al igual que otras magnitudes económicas, productivas, sociales, etc está sujeto al denominado factor estacional o estacionalidad. Quiere ello decir que cuando observamos la evolución temporal de una serie de datos de este tipo, la serie tiene una pauta que se repite, que no es otra que su estructura estacional. Los datos agrarios son un buen ejemplo de datos estacionales por estar sujetos a factores climáticos y estacionales que se repiten año tras año -las 4 estaciones meteorológicas-; los datos de transporte que se ven influidos por la jornada laboral o vacacional, etc y así otras muchas series temporales. 
Cuando se trabaja con estos datos y éstos se comparan entre sí o con otras series es conveniente proceder a desestacionar las series para hacerlas homogéneas y ser comparables unas con otras y entre sí, para observar la tendencia real de los datos, desnudados de su estacionalidad. Si de lo que se trata es de obtener alguna conclusión de cómo evolucionan los datos es conveniente tener en cuenta la serie desestacionalizada y no la de los meros datos mensuales. Hoy día, la ciencia que se ocupa de realizar estos procesos de desestacionalización es la econometría, y entre las metodologías al uso que permiten desestacionalizar series temporales están los denominados presos ARIMA -procesos Autogregresivos integrado de Medias Moviles-. El Banco de España ofrece de forma gratuita un programa de tratamiento econométrico de series temporales llamado TSW (Tramo-Seats para Windows). Con este programa hemos desestacionalizado los datos mensuales desde el año 2002 publicados por el Mº de Trabajo y los resultados obtenidos son los expresados en el gráfico adjunto. La serie roja recoge la serie original y la serie verde la serie desestacionalizada. La serie roja parece decir -y dice- que el paro desciende desde enero de 2009. La serie desestacionalizada muestra un crecimiento constante del desempleo ya desde enero de 2006. Mostrar la serie original -sin desestacionalizar- o la serie desestacionalizada depende de la finalidad del análisis que vayamos a establecer. Tal y como es el caso, para hablar de tendencia -que no es otra cosa que ver con las luces largas un tramo largo de carretera en sus valores medios , lo apropiado es trabajar con valores desestacionalizados. Los 39.478 parados registrados en Abril, son equivalentes a los 120.937 de la serie desestacionalizada, sin tener en cuenta "el sube y baja" estacional de la serie original. Y según estos datos, se diga lo que se diga, el paro sigue empeorando.
Cuando se trabaja con estos datos y éstos se comparan entre sí o con otras series es conveniente proceder a desestacionar las series para hacerlas homogéneas y ser comparables unas con otras y entre sí, para observar la tendencia real de los datos, desnudados de su estacionalidad. Si de lo que se trata es de obtener alguna conclusión de cómo evolucionan los datos es conveniente tener en cuenta la serie desestacionalizada y no la de los meros datos mensuales. Hoy día, la ciencia que se ocupa de realizar estos procesos de desestacionalización es la econometría, y entre las metodologías al uso que permiten desestacionalizar series temporales están los denominados presos ARIMA -procesos Autogregresivos integrado de Medias Moviles-. El Banco de España ofrece de forma gratuita un programa de tratamiento econométrico de series temporales llamado TSW (Tramo-Seats para Windows). Con este programa hemos desestacionalizado los datos mensuales desde el año 2002 publicados por el Mº de Trabajo y los resultados obtenidos son los expresados en el gráfico adjunto. La serie roja recoge la serie original y la serie verde la serie desestacionalizada. La serie roja parece decir -y dice- que el paro desciende desde enero de 2009. La serie desestacionalizada muestra un crecimiento constante del desempleo ya desde enero de 2006. Mostrar la serie original -sin desestacionalizar- o la serie desestacionalizada depende de la finalidad del análisis que vayamos a establecer. Tal y como es el caso, para hablar de tendencia -que no es otra cosa que ver con las luces largas un tramo largo de carretera en sus valores medios , lo apropiado es trabajar con valores desestacionalizados. Los 39.478 parados registrados en Abril, son equivalentes a los 120.937 de la serie desestacionalizada, sin tener en cuenta "el sube y baja" estacional de la serie original. Y según estos datos, se diga lo que se diga, el paro sigue empeorando.
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