{"id":1941,"date":"2021-07-02T09:50:49","date_gmt":"2021-07-02T13:50:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pacificoresearch.com\/?p=1941"},"modified":"2021-07-02T09:57:50","modified_gmt":"2021-07-02T13:57:50","slug":"replica-el-ipc-con-python-directamente-desde-el-ine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pacificoresearch.com\/en\/replica-el-ipc-con-python-directamente-desde-el-ine\/","title":{"rendered":"Replica el IPC con Python directamente desde el INE"},"content":{"rendered":"

Si bien bajar los datos del IPC<\/a> que entrega el INE<\/a> mensualmente y hacer una tabla din\u00e1mica no toma m\u00e1s de un par de minutos, a la larga es un ejercicio tedioso y repetitivo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n te mostramos c\u00f3mo hacemos en Pac\u00edfico Research<\/a> para generar una metodolog\u00eda que permita automatizar este proceso<\/strong>, adem\u00e1s de facilitar modificaciones para realizar an\u00e1lisis ad-hoc a la coyuntura cambiante.<\/p>\n\n\n\n

Primero, importaremos la base de datos del IPC del Instituto Nacional de Estad\u00edsticas (INE).<\/p>\n\n\n\n

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mtickurl='https:\/\/www.ine.cl\/docs\/default-source\/%C3%ADndice-de-precios-al-consumidor\/cuadros-estadisticos\/base-2018\/series-de-tiempo\/ipc-xls.xlsx'<\/a>df_INE=pd.read_excel(url,skiprows=3)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Ahora filtramos solamente productos, ya que \u00e9stos son el nivel m\u00e1s desagregado que publica el INE y creamos un ID \u00fanico a cada producto. La ventaja de trabajar con un ID num\u00e9rico sobre un nombre (por ejemplo: \u201cPaquete Tur\u00edstico\u201d) es que evitamos problemas asociados a la tipograf\u00eda (espacios, tildes, may\u00fasculas, etc.). Con este paso, evitamos cualquier tipo de error. Adem\u00e1s, cambiaremos la base de tipo \u201clong\u201d a \u201cwide\u201d con la funci\u00f3n pivot_table, que es an\u00e1loga a su contraparte tabla din\u00e1mica de MS Excel.<\/p>\n\n\n\n
def genera_ID(dataframe,columnas_DGCSP):
    \"\"\"Genera un ID \u00fanico para cada producto a partir de su n\u00famero de divisi\u00f3n, grupo, clase, subclase y producto\"\"\"
    ID=(
    dataframe[columnas_DGCSP[0]]*1e5+
    dataframe[columnas_DGCSP[1]]*1e4+
    dataframe[columnas_DGCSP[2]]*1e3+
    dataframe[columnas_DGCSP[3]]*1e2+
    dataframe[columnas_DGCSP[4]]*1e0
    ).astype(int)
    return IDfiltro_productos=df_INE['Producto'].astype(str).str.isnumeric()df_productos=df_INE[filtro_productos]
df_productos['Fecha']=df_productos['A\u00f1o']*1e4+df_productos['Mes']*1e2+1
df_productos['Fecha']=pd.to_datetime(df_productos['Fecha'],format='%Y%m%d')
columnas_DGCSP=['Divisi\u00f3n','Grupo','Clase','Subclase','Producto']
df_productos['ID']=genera_ID(df_productos,columnas_DGCSP)df_productos_mensuales=df_productos.pivot_table(values='\u00cdndice',index='ID',columns='Fecha')<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Por otro lado, rescataremos los ponderadores de cada producto. Para esto fijaremos arbitrariamente un mes en espec\u00edfico y tomaremos esta informaci\u00f3n, ya que actualmente est\u00e1 replicada por cada nuevo mes que se agrega en la base.<\/p>\n\n\n\n
filtro_mes=df_productos['Fecha']==df_productos['Fecha'].iloc[0]df_auxiliar_ponderadores=df_productos[['Fecha','Ponderaci\u00f3n','ID']][filtro_mes]
df_auxiliar_ponderadores.index=df_auxiliar_ponderadores['ID']
ponderadores=df_auxiliar_ponderadores.sort_index()['Ponderaci\u00f3n']<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Con la base en formato wide (tipo tabla din\u00e1mica) y los ponderadores podemos crear una funci\u00f3n que tome estos dos inputs y calcule el nivel del \u00edndice. Luego, a partir de estos niveles, podemos concentrarnos en variaciones mensuales, interanuales o de otra naturaleza.<\/p>\n\n\n\n
def calcula_\u00edndice(dataframe,ponderadores):
    \"\"\"Regresa el nivel de cualquier \u00edndice\"\"\"
    numerador=dataframe.mul(ponderadores.values,axis=0).sum()
    denominador=ponderadores.sum()
    niveles=numerador\/denominador
    return nivelesniveles_IPC=calcula_\u00edndice(df_productos_mensuales,ponderadores)
variacion_mensual_IPC=niveles_IPC.pct_change(1)[1:]
variacion_anual_IPC=niveles_IPC.pct_change(12)[12:]fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
colors = ['g' if var_mensual > 0 else 'r' for var_mensual in variacion_mensual_IPC.values]
plt.bar(variacion_mensual_IPC.index,variacion_mensual_IPC.values,width=20,color=colors)
plt.xlabel('Fecha')
plt.title ('Inflacion Mensual')
plt.xticks(rotation=45)
ax.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter(1))
plt.show()<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n
De la misma manera en que replicamos el \u00cdndice General del IPC<\/strong>, podemos replicar sus \u00edndices anal\u00edticos cambiando el input de ponderadores. Por ejemplo, replicando el \u00cdndice de Precios al Consumidor Sin Alimentos ni Energ\u00eda (IPC SAE).<\/p>\n\n\n\n
url_ponderadores='https:\/\/www.ine.cl\/docs\/default-source\/%C3%ADndice-de-precios-al-consumidor\/metodologias\/base-anual-2018-100\/canasta-anal%C3%ADticos-ipc-2018=100.xlsx'<\/a>df_ponderadores=pd.read_excel(url_ponderadores,skiprows=1)
df_ponderadores['ID']=genera_ID(df_ponderadores,['D','G','C','SC','P'])df_ponderadores.sort_values('ID',inplace=True)filtro_SAE=df_ponderadores['IPC menos Alimentos y Energ\u00eda']
ponderadores_SAE=ponderadores*filtro_SAE.values
niveles_IPC_SAE=calcula_indice(df_productos_mensuales,ponderadores_SAE)
variacion_mensual_IPC_SAE=niveles_IPC_SAE.pct_change(1)[1:]
variacion_anual_IPC_SAE=niveles_IPC_SAE.pct_change(12)[12:]fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
colors = ['g' if var_mensual > 0 else 'r' for var_mensual in variacion_mensual_IPC_SAE.values]
plt.bar(variacion_mensual_IPC_SAE.index,variacion_mensual_IPC_SAE.values,width=20,color=colors)
plt.xlabel('Fecha')
plt.title ('Inflacion Mensual SAE')
plt.xticks(rotation=45)
ax.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter(1))
plt.show()<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n
Hasta ahora s\u00f3lo hemos replicado el c\u00e1lculo de productos a \u00edndice general del INE. Una posible acci\u00f3n adicional ser\u00eda a continuaci\u00f3n cambiar el input de la base y agregar supuestos sobre el comportamiento futuro de los productos del \u00edndice, para proyectar qu\u00e9 pasar\u00e1 con el \u00edndice general. Esto es lo que hacemos en Pac\u00edfico Research.<\/p>\n\n\n\n
Otro ejercicio ser\u00eda modificar los ponderadores y crear un \u00edndice personalizado, dependiendo del an\u00e1lisis que se quiera realizar. En el \u00faltimo tiempo, por motivos de la pandemia, una serie de servicios sufri\u00f3 una baja abrupta en su oferta, siendo los m\u00e1s destacados para motivos del an\u00e1lisis de precios \u201cServicio de Transporte A\u00e9reo\u201d y \u201cPaquete Tur\u00edstico\u201d. El INE opt\u00f3 metodol\u00f3gicamente por imputar estos productos por el m\u00e9todo de arrastre (mantener el \u00faltimo valor recogido, en este caso, abril del 2020). \u00bfQu\u00e9 hubiese pasado hipot\u00e9ticamente si el INE hubiese removido estos productos del indicador, en vez de imputarlos?<\/p>\n\n\n\n
ponderadores_personalizado=ponderadores.copy()
ponderadores_personalizado[732101]=0  #\"Servicio de Transporte A\u00e9reo\"
ponderadores_personalizado[951101]=0 #\"Paquete Tur\u00edstico\"<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Es importante destacar que usamos que una ponderaci\u00f3n de 0 es equivalente a una exclusi\u00f3n del producto. Luego eliminamos un producto mediante su ID, por ejemplo, \u201cServicio de Transporte A\u00e9reo\u201d que es el primer producto de la primera subclase de la primera clase del quinto grupo de la s\u00e9ptima divisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
niveles_IPC_personalizado=calcula_indice(df_productos_mensuales,ponderadores_personalizado)
variacion_mensual_IPC_personalizado=niveles_IPC_personalizado.pct_change(1)[1:]
variacion_anual_IPC_personalizado=niveles_IPC_personalizado.pct_change(12)[12:]fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.plot(variacion_anual_IPC,label='IPC',linewidth=3)
plt.plot(variacion_anual_IPC_personalizado, label='IPC_sin_TA_PT',linewidth=3)
plt.axhline(y=0.03, label='Meta Bcentral', color='r')
plt.xlabel('Fecha')
plt.xticks(rotation=45)
plt.title ('Inflacion Anual sin Transporte Aereo ni Paquete Turistico')
plt.legend()
ax.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter(1))
plt.show()<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n
diferencias=(niveles_IPC_personalizado.pct_change(12)-niveles_IPC.pct_change(12))[15:]
diferencias.abs().max()0.002405380212629149<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Se encuentran hasta 0.24 d\u00e9cimas de diferencia de inflaci\u00f3n interanual, si esos dos productos hubiesen sido removidos en vez de imputados por arrastre. \u00bfQu\u00e9 hubiera pasado si en vez de una imputaci\u00f3n por arrastre se hubiese usado otro tipo de metodolog\u00eda? \u00bfC\u00f3mo se ha comportado el IPC sin vol\u00e1tiles (la nueva medida subyacente que mira el Banco Central)? \u00c9sas y otras preguntas quedan al lector (hint: pueden responderse f\u00e1cilmente cambiando los inputs respectivos).<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Encuentra este art\u00edculo en nuestra p\u00e1gina de MEDIUM www.pacificoresearch.medium.com<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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