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360 Smart Vision 

360 Smart Vision es la primera plataforma independiente, abierta y transparente, que ayude a medir la situación económica y social de España en el contexto post COVID-19. Este panel ha sido desarrollada por la Universidad Pontifica Comillas y Deloitte, en colaboración con un amplio conjunto de entidades y agentes sociales. Nuestro objetivo es alentar las acciones que ayuden a conseguir una recuperación socioeconómica lo más rápida y efectiva posible.

Hoy en día los indicadores tradicionales de coyuntura no son suficientes para proporcionar una respuesta ágil a un entorno de vertiginosa dinámica. La aplicación de las tecnologías de análisis de datos de alta frecuencia nos permite monitorizar de manera continua la recuperación de la crisis. Los paneles interactivos de 360 Smart Vision emplean indicadores coyunturales y estructurales de manera conjunta. Éstos tienen su origen en información tanto de carácter público como privado. Las diferentes métricas se agrupan y analizan en torno a siete grandes áreas de interés: sanidad, movilidad, consumo, mercado de trabajo, mercados financieros, actividad empresarial y sostenibilidad e inclusión. En una sección de biblioteca, donde colabora con nosotros el Centre for Economic Policy & Political Economy de Esade, se incluyen adicionalmente artículos de análisis y opinión de todos nuestros colaboradores y expertos.

Hemos primado inicialmente la rapidez en el lanzamiento de una primera versión de la herramienta, sobre el posible tratamiento exhaustivo de todos los indicadores posibles. En el apartado de sostenibilidad e inclusión, por ejemplo, nos hemos centrado en el capítulo de inclusión social, que más nos apremia, frente al de la obligada sostenibilidad medioambiental, que no deja también de ser urgente. En versiones sucesivas iremos completando nuestros paneles.

A corto plazo, el objetivo de 360 Smart Vision es proveer a la sociedad civil, a la administración pública y al tejido empresarial español de una herramienta de análisis objetiva, científica y rigurosa con la que entender una realidad que sufre múltiples y bruscas transformaciones. 

A medio plazo somos más ambiciosos. Nos gustaría que 360 Smart Vision se convierta en una referencia a la que ciudadanos, profesionales, expertos y académicos de todo el mundo acudan en busca de un potente agregador y productor de información, datos, métricas sofisticadas, así como artículos de análisis científico y divulgativo.

La aplicación de las tecnologías de análisis de datos de alta frecuencia, combinadas con indicadores estructurales, permite monitorizar la recuperación de la crisis en España, actualmente amenazada por una segunda oleada de la pandemia. Mediante paneles de información interactivos y una biblioteca adicional de artículos de análisis y opinión, se ofrece una base de datos universal, de libre acceso para estudiantes, profesores, agentes económicos, reguladores y sociedad civil, y se contribuye a la creación y difusión de investigación en España.

Este enfoque requiere el estudio de la evolución de las principales macromagnitudes en relación con las políticas de alivio aplicadas. Los trabajos de Baldwin y Weder di Mauro (2020), Atkeson (2020), McKibbin y Roshen (2020) y Boissay y Rungcharoenkitkul (2020) son los referentes que hemos tenido en cuenta para aplicar al caso de España.

Los paneles de información muestran indicadores económicos tradicionales, como el desempleo y la tasa de inflación, y métricas de mayor frecuencia, basadas en datos digitales (ver Gil et al. 2018). Posteriormente incluiremos también métricas provenientes de análisis de textos mediante técnicas de “machine learning”. Empleamos para este propósito datos de movilidad (proporcionados por Google Mobility) y de consumo (aproximados por datos de gasto en tarjetas de crédito, que nos proporciona BBVA), además de la información de los mercados bursátiles y del riesgo de crédito. Los datos financieros agregan las expectativas de los inversores, afectan al sentimiento de los individuos y, eventualmente, determinan una importante proporción de la demanda.

Las variables de actividad miden los efectos de la caída de la demanda de bienes y servicios producidos por la crisis, además de la distorsión en el comercio y en los procesos productivos. Para ello se incluyen ratios financieros corporativos (Almany et al. 2015) y ratios de liquidez (De Vito y Gomez 2020).

Nuestro análisis anticipa la dificultad de recuperar el consumo sin un saneamiento previo del mercado de trabajo. Por ello, se hace un profundo seguimiento de las variables del mercado laboral mediante el uso de variables públicas (cotizaciones a la seguridad social, tasa de paro…) y de variables privadas de alta frecuencia proporcionadas por las empresas Job and Talent y Randstad.

La pandemia causada por el COVID se ha caracterizado por un aumento de la incertidumbre económica y financiera. Un paso decisivo para cuantificar el riesgo requiere la utilización de métricas adelantadas disponibles con alta frecuencia (ver Baker et al. 2020). Algunas de estas métricas como el VIX son habituales en la literatura, pero otras son más recientes, como el índice de incertidumbre económica y política Economic and Policy Uncertainty (EPU). El seguimiento de la economía española requerirá producir el equivalente a estas medidas para nuestro país. Otros indicadores adelantados incluyen las predicciones de los analistas sobre los fundamentales corporativos y las diferencias entre las distintas predicciones. El proyecto cuenta con la colaboración de Factset, que aporta este tipo de métricas con alta frecuencia.

Se analiza, también, el mercado de renta fija, con especial atención al riesgo de crédito soberano y corporativo, además del mercado de acciones. Es importante, en este contexto, capturar la percepción de los inversores sobre el efecto contagio, utilizando la información del precio y de la volatilidad de las acciones (Ramelli y Wagner 2020), así como monitorizar su evolución durante el colapso financiero.

360 Smart Vision busca la alineación con los objetivos de desarrollo sostenible (ODS) y con el acuerdo el Marco sobre clima y energía para 2030 acordado por los países de la UE . Se monitoriza la economía con un enfoque inclusivo, capturando el impacto de la crisis sobre los más desfavorecidos (se emplea, para ello, información de Cruz Roja, Oxfam, Cáritas y otras organizaciones sin ánimo de lucro). En el ámbito social se analiza el impacto de la pandemia en la evolución de las rentas de los individuos y de los hogares. Para ello se usarán microdatos públicos y se sigue la estrategia analítica de EUROMOD (2014) y Lustig (2016). En breve incluiremos también indicadores que analicen el proceso de transición energética y el cuidado del medio ambiente

La plataforma 360 Smart Vision facilita información para poder realizar el seguimiento de los indicadores establecidos de forma continua. El panel destaca por su carácter dinámico y permite la introducción de nuevos indicadores fácilmente, atendiendo a los cambios observados tanto en la regulación como en los patrones coyunturales, financieros o de consumo.

Referencias

Almamy J., J. Aston and L. N Ngwa (2015). An evaluation of Altman´s Z-score using cash flow ratio to predict corporate failure amid the recent financial crisis: Evidence from the UK. Journal of Corporate Finance, 36, 278-285

Atkeson, A. (2020) “What will be the economic impact of covid-19 in the us? rough estimates of disease scenarios”. NBER Working Paper Series. Working Paper 26867. http://www.nber.org/papers/w26867

Baker, S. R., Bloom, N. & Davis, S. J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. Quarterly Journal of Economics, 131(4), 1593–1636.

Baldwin, R. y Weder di Mauro, B. (2020) “Economics in the time of COVID-19: A new eBook”. a VoxEU.org eBook, CEPR Press. https://voxeu.org/article/economics-time-covid-19-new-ebook.

Boissay, F. y Rungcharoenkitkul, P. (2020) “Macroeconomic effects of Covid-19: an early reVision”. BIS Bulletin, No 7. 17 April 2020. https://www.bis.org/publ/bisbull07.htm.

De Vito y Gómez (2020). “Estimating the COVID-19 cash Crunch: Global evidence and policy. ” Journal of Accounting and Public Policy, 39. Disponible on-line

EUROMOD (2014) “Handbook of microsimulation modelling”. Series Number: 293. 1 Jun 2014.

Gil M., Perez J. J. , Sanchez A.J. and A. Urtasun (2018). Nowcasting Private Consumption, Traditional Indicators, Uncertainty measures, credit cards and some internet data. Bank of Spain Working paper series, 1842.

McKibbin, W. y Roshen, F. (2020) “The Global Macroeconomic Impacts of COVID-19: Seven Scenarios”. CAMA Working Paper 19/2020. February 2020.

Lustig, N. (2016) "Commitment to Equity Handbook. A Guide to Estimating the Impact of Fiscal Policy on Inequality and Poverty,". Commitment to Equity (CEQ) Working Paper Series 01, Tulane University, Department of Economics.

Ramelli, S., Wagner, A., (2020.) Feverish stock price reactions to COVID-19. SSRN working paper