Desde la implantación del sistema de Suministro Inmediato de Información (SII) del IVA a mediados de 2017, los datos diarios de ventas que este proporciona se convirtieron en pieza clave del seguimiento de la coyuntura dentro del conjunto de información económica que ofrece a ese respecto la Agencia Tributaria. Fueron un elemento fundamental en los momentos más oscuros del confinamiento, cuando las estadísticas clásicas no podían ofrecer respuestas, pero también en el seguimiento diario de la actividad semana a semana o en el análisis de episodios concretos que requerían la existencia de datos inmediatos para entender los que estaba sucediendo. Así ocurrió, por ejemplo, con la huelga de transportistas, la DANA, o el apagón.

Al SII están acogidas unas 70 mil empresas que, en principio, parece un número reducido de empresas, pero hay que tener en cuenta que las ventas de estas empresas, las más grandes del país, suponen más de dos tercios de la facturación del total de empresas declarantes de IVA. Además, muchas de ellas venden directamente a un gran número de consumidores finales (piénsese en las compañías eléctricas y de comunicaciones) y todas ellas se relacionan con otras muchas pequeñas y medianas empresas, de manera que se pueden desarrollar indicadores que den idea de la evolución del consumo de determinados productos o de la situación de las empresas no incluidas en el SII (véase en este sentido el Avance de Ventas Interiores en Grandes Empresas y Pymes).

La gran ventaja de los indicadores elaborados con información diaria es su cercanía a la evolución más reciente de la actividad. Pero, a cambio, hay que enfrentarse a la enorme irregularidad de los datos. En todo indicador hay señal y ruido y, cuanta mayor sea la frecuencia del dato, como en el caso de las ventas diarias, mayores son los efectos del ruido. Para eliminar ese inconveniente se pueden utilizar distintas aproximaciones. La más simple es pasar el indicador a una frecuencia mayor, mensual o trimestral. Esto permite tener un indicador adelantado de la actividad que luego se va a confirmar con otras medidas que tardan más en conocerse. Un ejemplo es el que muestra el gráfico siguiente en el que los datos diarios sirven como adelanto de por dónde pueden ir los indicadores mensual y trimestral de ventas.

Otra forma de limpiar el ruido, que es la utilizada en la publicación del informe semanal de ventas diarias, es atender a la media móvil de 28 días. Se logra tener una visión más clara de lo que realmente está sucediendo, evitando buena parte de los problemas derivados de las peculiaridades del calendario, mucho mayores en estos datos que en cualquier otra frecuencia. Sin embargo, con esa media, incluso corregida de efectos deterministas, todavía no se alcanza una señal tan inequívoca como se consigue en las series mensuales o trimestrales cuando, mediante técnicas estadísticas más o menos sofisticadas, se calcula la ciclo-tendencia de la serie. Comparando las dos series en rojo de los dos gráficos siguientes extraídos, el primero, del informe semanal de ventas diarias y, el segundo, del informe mensual de Grandes Empresas, se ve la diferencia.

Este panorama es al que nos enfrentábamos hasta hace bien poco. Sin embargo, en estos últimos años se ha producido un notable avance en el conocimiento de las series diarias que ha permitido mejorar las técnicas de tratamiento de los datos hasta el punto de poder decir en estos momentos que prácticamente ya se puede trabajar con las series diarias de la misma forma que antes se hacía con las series mensuales. En este proceso, en el que participa la Agencia Tributaria a través de la colaboración de su Servicio de Estudios en distintos foros técnicos, es en el que se inscribe la publicación del Flash de Ventas Interiores diarias.

Este nuevo informe complementa la información semanal de ventas diarias con dos novedades: tiene información de las ventas interiores con un retardo de tan solo una semana (frente a las dos del informe semanal completo) y se estima la señal tendencial. Esta última permite una mejor visualización de la evolución subyacente de las ventas y hace posible el cálculo de las variaciones de muy corto plazo (diferencias interdiarias e intersemanales).

La publicación está compuesta por un informe que presenta el ajuste de las series para el total de ramas de actividad y para el total sin las ramas de comportamiento más volátil (en particular la electricidad). El ajuste está basado en la representación de los componentes no observados (tendencia, estacionalidad, irregularidad) compatibles con el modelo identificado y estimado para la serie diaria observada. Este enfoque es muy flexible ya que permite la consideración simultánea de varios componentes estacionales (semanales, mensuales y anuales) y una representación debidamente adaptada para la presencia de frecuencias fraccionarias en alguno, o algunos, de los componentes estacionales (por ejemplo, la estacionalidad anual).

El resultado de todo ello es una señal robusta de la evolución subyacente de las ventas interiores como se puede apreciar en los siguientes gráficos: