Discurso del Dr. Michael Debabrata Patra, Vicegobernador del Banco de la Reserva de la India, en la 17ª Conferencia del Día de la Estadística, Mumbai, 30 de junio de 2023.
Discurso del banco central | 05 julio 2023
PDF texto completo (24kb) | 8 páginas
Se agradecen los valiosos comentarios recibidos de O. P. Mall, Sanjib Bordoloi, Tushar Baran Das, Shweta Kumari, Renjith Mohan, Savita Pareek y la ayuda editorial de Samir Ranjan Behera.
Namaskar y buenas tardes!
Nuestro eminente invitado principal, el profesor S R S Varadhan, Frank Jay Gould Profesor de Ciencias, Universidad de Nueva York y ganador del Padma Vibhushan, el Profesor Rajeeva L. Karandikar, Presidente de la Comisión Nacional de Estadística – esperamos ansiosamente su discurso de apertura -, Profesor G. Sivakumar, Profesor, Ciencias de la Computación, Instituto Indio de Tecnología, Bombay, cuya guía ha estado iluminando el viaje de CIMS de una idea a la realidad, distinguidos miembros del Grupo Asesor Técnico que han brindado sabios consejos hasta el final, invitados de honor del Banco de la Reserva de la India (RBI), mis colegas del Departamento de Estadística y Gestión de la Información (DSIM), colegas de varios departamentos del RBI, damas y caballeros,
Hace más de una década y media, el cumpleaños del profesor Mahalonobis fue elegido como el Día de la Estadística en la India. Mi ilustre predecesor, el ex vicegobernador Dr. Rakesh Mohan, quien me guió y a quien siempre admiro, comentó con motivo de la primera celebración del Día de la Estadística en 2007: «Como miembro de la comunidad estadística, es motivo de gran orgullo que el 29 de junio, el aniversario del nacimiento del (difunto) profesor Prashanta Chandra Mahalonobis, ha sido declarado por el Gobierno de la India como el Día de la Estadística». Significativamente, India comenzó a celebrar el Día de la Estadística incluso antes de que la Asamblea General de la ONU designara el 20 de octubre como el Día Mundial de la Estadística en 2010 que se celebraría cada cinco años ese día. Con los profundos vínculos de nuestro DSIM con el Instituto de Estadística de la India (ISI) fundado por el profesor Mahalonobis, y con varios ex alumnos de ISI que se dedican a la estadística como carrera profesional en el departamento, el RBI fue una de las primeras instituciones en celebrar su legado, hasta la 17ª conmemoración por parte del RBI de su aniversario de nacimiento que transcurrió ayer. Para nosotros, es un momento para mirar hacia atrás a la luz brillada por el profesor Mahalanobis y esperar revivir su visión. También es un momento para hacer un balance del camino recorrido hasta ahora y explorar nuevas fronteras de la investigación estadística. Nuestras deliberaciones de hoy, comenzando con la insípida conferencia conmemorativa a la que acabamos de ser tratados, el discurso de apertura extremadamente actual y relevante que esperamos con ansias, y los documentos temáticos en torno al tema de la Presidencia del G20 de la India, absorben la esencia de este viaje.
Varios de los presentes aquí no hemos sido tan rigurosamente nutridos en el temperamento estadístico como otros que han sido más afortunados, pero las estadísticas tocan y moldean todos los aspectos de nuestras vidas de manera fundamental. En consecuencia, en lugar de la temeraria audacia de tratar de hablar de estadísticas con los estadísticos, pensé que aprovecharía esta oportunidad para compartir las percepciones de un usuario sobre cómo las estadísticas informan y empoderan la conducta y la implementación de la política monetaria en la India. En esta área de nuestro trabajo, la mayoría de las veces nos vemos obligados a volar a ciegas, pero siempre conscientes del hecho de que los errores de política pueden ser costosos y disminuir el bienestar de nuestra sociedad. En esta montaña de oscura incertidumbre, las estadísticas proporcionan un punto de apoyo al visualizar las relaciones causales o la ausencia de ellas, simular escenarios plausibles, mirar en la bola de cristal al futuro con pronósticos, sentir el pulso de los hogares y las empresas y comunicar nuestra evaluación al resto del mundo para construir expectativas comunes, todo cincelado con precisión y confianza. Este es el tema de mi discurso de hoy: el papel clave de las estadísticas para que la política monetaria funcione.
El contexto
Una vez que se han completado todos los diversos procesos que conducen a la decisión de política monetaria, la elección de la acción de política es, en última instancia, una compensación entre lo deseable y lo factible.1. Siempre se formula en condiciones de alta incertidumbre y, finalmente, se basa en un juicio basado en información, experiencia y una «sensación» o un «olfateo» de cómo es probable que evolucione el estado de la economía en el futuro. A título ilustrativo, la información sobre las variables objetivo de la política monetaria (crecimiento e inflación) en el momento de tomar la decisión de política está rezagada y es preliminar: en un momento dado, el número disponible sobre el crecimiento de la economía tiene al menos tres meses de antigüedad, mientras que los datos sobre inflación tienen al menos un mes de antigüedad y están sujetos a revisiones. ¡Pero la decisión política no lo es! Además, estas variables se mueven con el tiempo y sus caminos son desconocidos. Lograr estos objetivos siempre implica hacer la mejor conjetura posible de su curso probable, incluso cuando la economía está siendo constantemente bombardeada por meteoritos en forma de choques de suministro. Además, como es bien sabido, la propia política monetaria se abre camino en la economía a través de retrasos largos y variables: un aumento en la tasa de política monetaria hoy no genera desinflación mañana. La incertidumbre también envuelve los profundos parámetros que la política monetaria tiene que ejercer para lograr sus objetivos. En un nuevo mundo keynesiano, por ejemplo, un parámetro vital es la sensibilidad de la demanda agregada a la tasa de interés real. La precisión en el conocimiento al respecto es crucial para calibrar el tamaño y el momento de las acciones de política monetaria: muy poco puede ser inútil; No mucho puede ser exagerado. Incluso antes de este punto de decisión, el responsable de la política monetaria es consciente de que, si bien la acción de política se imparte en el extremo más corto del continuo del mercado, lo hace con la convicción de que el impulso de política se transmitirá a través de otros segmentos del mercado y la estructura de las tasas de interés a las tasas de interés a más largo plazo que afectan la demanda agregada y, por lo tanto, la producción y la inflación. La realidad es que se pierde mucho en la transmisión misma, un tema de otro discurso que recomiendo para su referencia.2.
Otro parámetro clave es la capacidad de respuesta de la oferta agregada a los precios o costos, la pendiente de la célebre curva de Phillips. ¿Hay algún bajo nivel de inflación que engrasa las ruedas de la producción y, a la inversa, hay algún alto nivel de inflación que es perjudicial para la producción? Una buena solución es esencial para determinar la compensación entre crecimiento e inflación: el sacrificio de la producción que debe hacerse por cada unidad de desinflación o las ganancias en la producción que se pueden asegurar sin empujar la inflación más allá de los límites de la tolerancia.
La regla de política, generalmente formulada con retroalimentación en forma de función de reacción, también implica problemas de búsqueda. ¿Se cumple el principio de Taylor –que la tasa de política monetaria cambia más que proporcionalmente con respecto al cambio en la inflación– satisfecho? ¿Dónde debe asignarse el mayor peso: ¿a alinear la inflación con el objetivo o a estabilizar el producto en torno a su tendencia, y cuándo? ¿Cuánto suavizar las tasas de interés o dar pequeños pasos debería hacer el banco central para evitar sorpresas monetarias desagradables? ¿O debería adoptar el «enfoque de pavo frío» de movimientos políticos grandes y repentinos para garantizar que sus acciones sean creíbles y se centren en los objetivos?
En este sentido, la formulación de la política monetaria se ha comparado con mirar una pantalla de radar o una línea de alerta temprana distante (DEW), recorriendo en busca de formaciones amigas o enemigas en la información disponible. Tan pronto como se detecta una formación, las autoridades de política monetaria deben estar listas para disparar hacia adelante y de manera preventiva mientras juzgan la trayectoria de las variables objetivo.
El enfoque de información completa del RBI
En este contexto, la primera etapa del proceso de política monetaria consiste en asimilar y analizar toda la información disponible sobre la salud y el funcionamiento de la economía y el entorno externo en el que opera. En este sentido, el DSIM se especializa en dos áreas críticas: finanzas corporativas y estadísticas del sector externo. De hecho, nuestros estadísticos tienen una larga y sagrada historia en ambos campos, con bases de datos y análisis que se remontan a la década de 1940. También contribuyen directamente al sistema estadístico nacional en estas áreas, al tiempo que se ajustan a las mejores prácticas del mundo: India cumple con las Normas Especiales para la Divulgación de Datos (NEDD) del Fondo Monetario Internacional, que guían a los miembros en la provisión de estadísticas económicas y financieras oportunas y completas al público. A su vez, estas divulgaciones de datos contribuyen a políticas macroeconómicas sólidas y a un mejor funcionamiento de los mercados financieros.
En el caso de las estadísticas del sector externo, cuya compilación oficial se remonta a 1948, la India se ha desarrollado entre las bases de datos más sofisticadas del mundo. Sin embargo, la realidad operativa en la India es que las estadísticas de balanza de pagos son esencialmente un subproducto del control de cambios. El intrépido estadístico que los compila tiene que adquirir conocimientos de dominio en la conducción de la gestión de divisas, el funcionamiento de los mercados de divisas y el manejo de las reservas oficiales de divisas para cumplir con los exigentes estándares de difusión de datos. Desde el punto de vista de la política monetaria, estas estadísticas adquieren una importancia vital para evaluar la contribución de las exportaciones netas al PIB, el componente importado de la inflación, los flujos de capital como complemento del ahorro interno para alcanzar las tasas de inversión deseadas y la posición de inversión internacional neta de la economía. Aunque la política monetaria tiene una orientación interna exclusiva, se enmarca en un entorno internacional dinámico, repleto de efectos de contagio y efectos de contagio. Es en este contexto que las estadísticas del sector externo sirven como un faro de luz, mostrando a los responsables de la política monetaria el camino a seguir para navegar por las formidables mareas mundiales.
En el área de finanzas corporativas, los datos del RBI llenan importantes vacíos de información. Durante mucho tiempo, el RBI ha sido una fuente de evaluación independiente de los ahorros y la inversión corporativa, que sirve como una verificación cruzada útil para las estimaciones de la Oficina Nacional de Estadística (ONE). La base de datos está diseñada específicamente para proporcionar información crítica para la formulación de la política monetaria, como las evaluaciones de la demanda interna; presiones sobre los costos de los insumos; poder de fijación de precios; y la contribución de la rentabilidad empresarial al valor añadido bruto de la economía. El mapeo de las fuentes y usos de los fondos en el sector corporativo ayuda al responsable de la política monetaria a evaluar la posición de la economía en el ciclo de gasto de capital. Las áreas de vulnerabilidad corporativa, como el apalancamiento y la capacidad de servicio de la deuda, también se rastrean a medida que guían el establecimiento de una política monetaria que minimice el riesgo.
La comprensión y el análisis de las finanzas externas y corporativas son insumos importantes en los procesos de política monetaria porque transmiten información clave sobre el funcionamiento de la economía. Sin embargo, miran hacia atrás en el sentido de que nos hablan de los acontecimientos hasta el pasado más reciente. Para cumplir el requisito de establecer una política monetaria prospectiva, necesitamos información prospectiva a la que me referiré ahora.
Las encuestas potencian la política monetaria prospectiva
Una expresión popular de la postura de la política monetaria en tiempos de incertidumbre es depender de los datos o confiar en los datos entrantes.3. Sin embargo, como se explicó anteriormente, la política monetaria tiene que apuntar hacia adelante debido a los retrasos en su funcionamiento y al hecho de que sus variables objetivo son contingentes en el tiempo y el espacio. Incluso los pronósticos basados en datos entrantes son retrospectivos por definición, ya que se basan en información sobre el pasado. El RBI cierra esta brecha a través de sus encuestas prospectivas de hogares y empresas. Los mensajes que emanan dan forma a la función de reacción política.
La incorporación de información basada en encuestas es consistente con la sabiduría recibida sobre el papel de las expectativas en la configuración de la política monetaria. Se cree que los agentes económicos, como los consumidores y las empresas, son racionales en el sentido de que utilizan toda la información disponible para tomar sus decisiones dentro de sus limitaciones presupuestarias con vistas al futuro. Esta tendencia es plenamente utilizada por los mercados eficientes para fijar el precio de los activos financieros de tal manera que las tasas de interés a plazo implícitas en la curva de rendimiento proporcionan estimaciones imparciales de las expectativas del mercado de las tasas al contado futuras.
Al tomar el pulso a los hogares y las empresas, las encuestas mejoran la eficacia de la política monetaria y también aportan inclusión a su funcionamiento. Realizar encuestas que cumplan con los más altos estándares de robustez es una tarea formidable como todos los estadísticos saben; el Banco de la Reserva de la India tiene la suerte de contar a este respecto con un comité asesor técnico sobre encuestas integrado por estadísticos de la mejor reputación y reputación. La parte difícil para un estadístico profesional que trabaja en un banco central radica en comunicar los resultados de la encuesta al público lego y emplear los conocimientos obtenidos de ellos para fines de política monetaria. Por ejemplo, la encuesta de expectativas de inflación del RBI proporciona estimaciones cuantificables de las percepciones de los hogares sobre la situación actual de la inflación. Estas percepciones son significativamente más altas que los resultados medidos por las estadísticas oficiales. En la ronda de mayo de 2023 de la encuesta, los hogares consideraron que la inflación estaba gobernando en 8.8 por ciento, mientras que el IPC publicado por el NSO para ese mes el 12 de junio mostró que la inflación minorista disminuyó a 4.3 por ciento. Lo que se pierde en la narrativa es que los hogares son esencialmente retrospectivos en su evaluación de las condiciones de inflación. Forman sus expectativas sobre la base de los precios de los artículos destacados en la canasta de consumo que encontraron durante la última compra semanal o mensual. En mayo de 2023, el IPC mostró una inflación de los cereales del 12,7 por ciento, la inflación de las especias del 17,9 por ciento, la inflación de la leche del 8,9 por ciento, la inflación de la turbida del 16,8 por ciento, la inflación del gas licuado de petróleo (GLP) del 11,1 por ciento y la inflación del queroseno en el mercado abierto del 37,2 por ciento. De hecho, 40 de los 299 rubros que componen el IPC registraron una inflación de dos dígitos en mayo. Sin embargo, los analistas cuestionan la aparente disonancia entre los hallazgos de la encuesta y el IPC publicado.
Nuestra opinión es que la utilidad de la encuesta radica en proporcionar un sentido de dirección futura más que de nivel. La encuesta también arroja luz sobre la varianza de las expectativas de inflación que indican su anclaje o desanclaje. También nos alerta sobre el sesgo que debe controlarse mientras leemos los resultados.
Otro ejemplo se relaciona con la encuesta de confianza del consumidor. Los resultados se han interpretado como consumidores eternamente pesimistas sobre la situación actual, pero siempre optimistas sobre el futuro: el poder indomable de la esperanza en lugar de una evaluación objetiva de la situación macroeconómica subyacente y las perspectivas. En lo que no se centra es en la brecha entre las percepciones actuales y las expectativas. India está emergiendo de una pandemia única en un siglo que extendió esta brecha a su nivel más amplio en la historia de la encuesta, pero ahora se está cerrando rápidamente, un fenómeno visto por última vez en 2019 antes del inicio de la pandemia. Las cicatrices de la pandemia son profundas, pero se están curando, y los consumidores que representan alrededor del 60 por ciento del PIB están recuperando su ritmo. Visto desde esta perspectiva, el futuro parece un poco más brillante y los mensajes de la encuesta un poco más creíbles, lo que nos anima a ampliar su cobertura a las zonas rurales.
Nuestras encuestas empresariales proporcionan pepitas de información prospectiva invaluable para formular la política monetaria, como el nivel de utilización de la capacidad (CU) en industrias manufactureras clave y los sentimientos sobre las expectativas futuras de CU; las perspectivas de la demanda; expectativas de precios, tanto de entrada como de salida, y una visión de la evolución del empleo. Estos resultados enriquecen nuestras previsiones de crecimiento e inflación.
Otra área de incomodidad en la percepción pública es que los resultados de estas encuestas se expresan como respuestas netas: la proporción de encuestados que expresan optimismo menos la proporción que expresa pesimismo. Ilustrativamente, la ronda de marzo de 2023 de la encuesta de perspectivas industriales mostró que en el cuarto trimestre de 2022-23, el sentimiento sobre el costo de las materias primas fue negativo en (-) 59.1, lo que sugiere un pesimismo extremo sobre los costos de los insumos. Sin embargo, una comparación con los resultados de las tres rondas anteriores que cubren el resto del año mostraría una oscilación de 25 puntos porcentuales en la proporción de aquellos que expresan una mejora de (-) 84.4 (T1), (-) 72.5 (T2) y (-) 64.9 (T3). Si, a lo largo del año, por lo tanto, la proporción de encuestados que consideraban que los costos de los insumos son altos ha disminuido constante y sustancialmente, la lectura correcta debería haber sido que está proporcionando información real sobre el debilitamiento real de las presiones de los costos de los insumos que estamos experimentando hoy, con precios mayoristas en deflación [(-) 3.5 por ciento] en mayo de 2023.
Pronósticos: Objetivos intermedios de la política monetaria prospectiva
La conducción de la política monetaria ha sufrido varios cambios de régimen a lo largo de la historia, causando cambios en los objetivos, los procedimientos operativos y los anclajes nominales. Muy brevemente, el sistema de Bretton Woods empleó tipos de cambio fijos como ancla nominal de la política monetaria hasta su abandono a principios de la década de 1970, cuando los tipos de cambio comenzaron a flotar. Esto fue seguido por regímenes de asignación y racionamiento de crédito en los que los objetivos de crédito desempeñaron el papel de ancla nominal; un breve período de fijación de objetivos en los agregados monetarios durante el decenio de 1980; una zona crepuscular marcada por la lista de verificación o el enfoque de indicador múltiple; y, finalmente, el objetivo de inflación (TI) que comenzó a principios de la década de 1990 y gana popularidad día a día. En el marco de TI, la inflación es el ancla nominal de la política monetaria. El pronóstico de inflación funciona como una meta intermedia que proporciona una visión próxima de las variables objetivo no observables. Por lo tanto, el pronóstico asume una importancia vital, que requiere exhaustividad en términos de cristalización de toda la información disponible y precisión en la visualización de la trayectoria futura de la inflación.
En el RBI, el pronóstico sigue un procedimiento de tres etapas. En la primera etapa, las variables contemporáneas, incluidos los indicadores de sentimiento, se eligen desde el punto de vista de su relevancia para los componentes clave del PIB y la inflación. Se agregan en «nowcasts» que predicen el pasado muy reciente y el presente para el cual no se dispone de datos oficiales debido a los retrasos inherentes. Sobre esta base, la siguiente etapa implica información completa sobre pronósticos a corto plazo válidos para los próximos 12 meses, con supuestos clave impuestos como condiciones exógenas. Promedian los resultados de varias series temporales pequeñas y modelos estructurales, basados en el rendimiento de pronósticos anteriores. Estas previsiones a corto plazo se presentan como parte de la resolución del comité de política monetaria. En la tercera etapa, estos pronósticos a corto plazo se introducen en modelos macroeconómicos en los que se calibran algunos parámetros y se estiman otros. Estos modelos producen previsiones a más largo plazo que se difunden al público a través de un informe semestral de política monetaria.
En un marco flexible de metas de inflación, los pronósticos también desempeñan el papel de herramientas de comunicación, dando al público una idea de la dirección futura de la política monetaria, además de ser objetivos intermedios como se explicó anteriormente. En consecuencia, la atención pública tiende a centrarse en estos pronósticos y las desviaciones a corto plazo de los resultados reales están sujetas a un animado debate. Algunas advertencias están en orden aquí. En primer lugar, las perturbaciones superpuestas de la pandemia y la guerra en Ucrania dieron lugar a perturbaciones estructurales masivas, incluidas lagunas en la disponibilidad de datos, que produjeron errores grandes y persistentes pero inevitables. En segundo lugar, una gran parte de las desviaciones, cuando ocurren, se derivan de los supuestos exógenos que establecemos como condiciones iniciales. Estos supuestos se relacionan con el precio del petróleo crudo, el tipo de cambio de la rupia, el monzón, el crecimiento mundial, la orientación fiscal y los cambios en las políticas estructurales, todos los cuales se determinan fuera de nuestro marco de pronóstico y, posiblemente, fuera del ámbito de la política monetaria interna. En tercer lugar, los errores de pronóstico son utilizados como una experiencia de aprendizaje por nosotros, lo que resulta en pasos correccionales y recopilación de información adicional; por cierto, el RBI publica estas desviaciones regularmente y explica las razones subyacentes, según lo dispuesto en la legislación y / o regulaciones de apoyo. De hecho, esto ha dado lugar a que nuestros pronósticos a corto plazo sean cada vez más precisos con el tiempo. En cuarto lugar, nuestro análisis de los errores de pronóstico indica que no hay un sesgo sistemático y que se compensan cuando se evalúan durante un período de tiempo suficientemente largo.
Otro aspecto de los pronósticos es la forma en que se comunican al público. El RBI expresa sus pronósticos en forma de gráficos de abanico que representan el equilibrio de riesgos o incertidumbre que la rodea dentro de los intervalos de confianza. Podría decirse que la elección de la herramienta de comunicación podría haber sido un pronóstico puntual como un diagrama de puntos, pero el gráfico de abanico es consistente con la alta incertidumbre que caracteriza a las economías en desarrollo como la India: más de la mitad del IPC comprende alimentos y combustible que son vulnerables a choques exógenos. Además, a diferencia del diagrama de puntos individualista, nuestro gráfico de fans marca un consenso entre los miembros del MPC.
Explorando nuevas fronteras
Estamos en medio de la cuarta revolución industrial. A diferencia de sus ondas predecesoras que fueron impulsadas por la energía de vapor / agua, la electricidad y la computación, esta ola está siendo impulsada por inteligencia artificial (IA) y big data mediante la cual las máquinas «inteligentes» tienen la capacidad de pensar y actuar como humanos. Como cualquier otra cosa en su camino, la IA también está transformando la política monetaria y su conducta.
Desde 2018, nuestras incursiones iniciales se han fortalecido en flujos de trabajo formales integrados en los procesos de política monetaria. En el DSIM, se recopilan y analizan los precios de los alimentos y la vivienda en línea; las imágenes satelitales y los factores climáticos se utilizan para la evaluación temprana de la producción de cultivos y los movimientos probables en los precios de los alimentos; El análisis del sentimiento basado en periódicos se lleva a cabo para variables macroeconómicas clave, incluida la tasa de política monetaria; y periódicamente se realizan análisis de los efectos de la comunicación del banco central, incluidos los discursos del Gobernador. El objetivo es crear indicadores adelantados y coincidentes a partir de información que está disponible casi en tiempo real, superando así las limitaciones que enfrentan los datos tradicionales. Dado que estas entradas se extraen de datos de alta frecuencia de alta dimensión de fuentes no tradicionales, garantizan nuevas técnicas como la minería de textos, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo y otras herramientas de aprendizaje automático. Estos esfuerzos ayudan a complementar y validar nuestros pronósticos tradicionales, mejorando en gran medida la eficacia de la política monetaria.
La IA también ha permitido una autoevaluación crítica de la comunicación de la política monetaria, incluida la respuesta a las nuevas preguntas que están surgiendo. Por ejemplo, ¿cómo influyen términos específicos como «operaciones de boca abierta» en la psique pública? En las declaraciones de política monetaria del Gobernador, hemos encontrado que el uso de palabras como «ágil» y «vigilante» inspira confianza pública. La evaluación general es que, si bien se ha mantenido la legibilidad de varias declaraciones de política monetaria, los períodos de incertidumbre inducidos por la pandemia y la guerra en Ucrania los hicieron más largos, lo que refleja los esfuerzos por explicar con mayor detalle al público lo que entonces parecían situaciones intratables. Un hallazgo reciente de la aplicación de la PNL a las actas del MPC es que los sentimientos expresados por los miembros se vieron profundamente afectados por la guerra en Ucrania, pero la sinergia y la cohesión como grupo parecen haber trascendido los puntos de vista individualistas sobre aspectos específicos. Otro aspecto interesante es cómo se percibe la comunicación de la política monetaria en los medios de comunicación. Las declaraciones que proporcionan confianza en la economía y la estabilidad financiera son las más preferidas en términos de citas y titulares. La cobertura de contenido es otro indicador de la elección de los medios de comunicación de la transmisión de mensajes emitidos por el RBI.
Conclusión
Se dice que la economía estudia la incertidumbre, pero la estadística mide la incertidumbre. Al reducir la incertidumbre a un valor cuantificable, las estadísticas permiten a la política monetaria gestionar sus compensaciones y trazar su curso a través de incógnitas conocidas y desconocidas. Esto mejora la rendición de cuentas y, por lo tanto, la credibilidad. Ese es el poder de las estadísticas.
Para mis colegas en el DSIM, este empoderamiento implica montar una montaña rusa interminable todos los días a través de capas de recopilación, validación, procesamiento, análisis e investigación de datos. Esto es cierto no sólo de los importantes requisitos de política monetaria que se les han encomendado, sino también de casi todas las demás funciones del RBI. Además de su compromiso inquebrantable con su vocación, han demostrado una notable adaptabilidad al aceptar nuevos desafíos, técnicas y fuentes de datos. Son ellos los que marcan la diferencia. En una visión influyente, los números no tienen forma de hablar por sí mismos; Son nuestros estadísticos quienes hablan por ellos y los impregnan de significado.4. A mis colegas de DSIM, por lo tanto, todo el poder y algunas palabras de consejo, basándose en el libro indiscutible de David Spiegelhalter titulado El arte de la estadística.5, y cito: «-las reclamaciones basadas en datos deben ser accesibles; Inteligible; Valorables; Utilizable.»
Gracias.
1 Patra, M. D., «Un año en la vida del Comité de Política Monetaria de la India», discurso pronunciado en la Oficina Regional de Jaipur del Banco de la Reserva de la India el 27 de octubre de 2017.
2 Patra M. D., «¿Perdido en la transmisión? Financial Markets and Monetary Policy», Discurso pronunciado en el Seminario de jefes del Tesoro organizado por el Banco de la Reserva el 12 de noviembre de 2022 en Lonavala.
3 Informe de Política Monetaria. 16 de junio de 2023, Junta de Gobernadores del Sistema de la Reserva Federal.
4 Silver, Nate, The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – but Some Don’t, Penguin Press, Nueva York, 2012.
5 Spiegelhalter, D., Art of Statistics: How to Learn from Data, Hachette Book Group, New Work, 2019.
Información relacionada
Publicado originalmente: https://www.bis.org/review/r230705f.pdf