El fraude estadístico del INDEC
Por Gustavo Ibáñez Padilla.
Alertados por la noticia de que el juez federal Rodolfo Canicoba Corral no tiene previsto citar al ex secretario de Comercio Interior Guillermo Moreno, ni a los directivos del INDEC por la escandalosa denuncia sobre la evidente y pública manipulación de datos del índice de precios al consumidor iniciada en 2007, es que retomamos la posta y volvemos a insistir con el tema. (…)
El engaño y la manipulación estadística orquestada a través de la ilegítima intervención del INDEC resultan evidentes para todos los ciudadanos de bien que habitan el suelo argentino, con excepción de los funcionarios públicos corruptos que ya todos conocemos. Es hora de que los argentinos honestos abandonen su zona de comodidad y tomen acción para terminar de una vez por todas con este ‘abuso intelectual’ al cual nos vemos sometidos. Si así no lo hiciéramos que Dios y la Patria nos lo demanden.
Guillermo Moreno
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Fuente: Ediciones EP, 2015.
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El fraude estadístico del INDEC
Por Gustavo Ibáñez Padilla
Desde este sitio web y desde nuestro Boletín Economía hemos denunciado sistemáticamente el fraude estadístico y la destrucción del INDEC propiciados por Guillermo Moreno y Ana María Edwin; contando con el aval de ministros, Jefes de Gabinete y la propia presidente de la Nación, Cristina Kirchner. Todos ellos en forma conjunta y conformando una Asociación Ilícita han destruido la credibilidad del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC), con la grotesca intención de manipular el índice que mide la inflación y muchos otros datos estadísticos. Para ello, removieron a numerosos funcionarios, presionaron a otros, violaron el secreto estadístico y adulteraron los valores de los índices oficiales. Todas estas maniobras constituyen delitos claramente tipificados en nuestra legislación (Falsedad ideológica -Código Penal Argentino, art. 293-, Manipulación de precios -Código Penal Argentino, art. 300-, Secreto Estadístico -Ley 17.622, art. 10- y otros). La ineficaz intervención de la justicia a través de diversos magistrados y funcionarios ha permitido esta gravísima degradación institucional de la República.
Gustavo Ibáñez Padilla, 01/11/12.
A modo de muestra citamos más abajo algunos de los comentarios publicados con anterioridad denunciando el fraude estadístico del gobierno Kirchner:
Inflación: Es el principal problema económico que nos aqueja y está totalmente subestimada por el gobierno. En abril, el “ministro” de Economía, Amado Boudou, calificó a la inflación como «supuesta» e insistió en hablar de una «tensión de precios», que atribuyó a los mayores ingresos que percibe la población. El jefe del Palacio de Hacienda, a quien ya califican de “hazmerreir” rechazó las críticas que recibe el Gobierno por el nivel de inflación y se quejó de las reiteradas «mentiras que se dicen». Luego de calificar de «supuesta» a la inflación, enfatizó: «¿Saben cuál es el problema de los precios en la Argentina? Que la gente tiene más dinero que antes». Tan obvia resulta su respuesta que la Casa de Moneda ya no da abasto para imprimir billetes y tuvo que encargar la confección de los papelitos de cien pesos en Brasil. Resulta curioso que un gobierno que cada día pretende apropiarse de más funciones de la órbita privada tercerice en otro país la impresión de la moneda nacional. ¿A dónde habrán ido a aparar nuestros aires de soberanía?
Gustavo Ibáñez Padilla, Boletín Economía, 09/11/10.
Inseguridad: «El ventarrón de criminalidad no cesa. El Gobierno tiene un INDEC especializado en demostrar que no aumenta y que más bien está muy por debajo de otros países. Un ministro con inclinación verbosa y metafísica le dijo a la gente que padecíamos una sensación. Lo cierto es que es el episodio que más nos angustia en este mar de frustraciones. (…) Los Kirchner lograron demoler el básico esquema constitucional de orden público y de ejercicio de la fuerza exclusiva del Estado para cumplir con la misión esencial de reprimir (que, según la Real Academia, significa «contener, refrenar, templar o moderar».) Reprimir es obligación del Estado en cuanto «contención en acto del delito inminente». Se enfrenta al delincuente para garantizar la vida del ciudadano con sus libertades (la de circular libremente, por ejemplo) y sus bienes.» Abel Posse. La Nación, 10/12/09.
Engaños peligrosos: “Corremos el riesgo de que una institución tan prestigiosa como el (Instituto Nacional de Referencia) Maiztegui y una red diagnóstica nacional como la que tenemos en la Argentina, que concentra toda la estadística, sufra un deterioro de su imagen similar al que sufrió el Instituto de Estadísticas y Censos (INDEC) y se pierdan años de trabajo en investigación científica.” Dr. Alfredo Seijo, jefe de Zoonosis del Hospital Muñiz. 16/04/09.
Mentiras presidenciales: “Desfigurar la realidad, engañar a la población sobre los reales propósitos de una iniciativa legal, ocultar actos y sus consecuencias -el destino de los fondos de Santa Cruz, por ejemplo-, difundir las escandalosas cifras del INDEC, efectuar promesas vacías de contenido, manosear determinadas informaciones con objetivos meramente electorales y disfrazar el pasado constituyen diferentes formas de mentira. Y faltar a la verdad desde un cargo público equivale a un abuso de poder y a un fraude político, que tarde o temprano, será castigado por la ciudadanía.” La Nación, 02/11/08. Editorial.
INDEC: Desde hace ya un año, un grupo de afiliados al sistema previsional de capitalización reclama ante la Justicia ser admitidos como querellantes, en una causa en la que se investiga la manipulación del índice de precios al consumidor (IPC) elaborado por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC). La razón es que las administradoras de fondos de jubilaciones y pensiones (AFJP) tienen parte de sus fondos invertido en bonos de deuda pública ajustables según la evolución de la inflación. La presentación se realizó ante el juzgado de Rodolfo Canicoba Corral y sufre interminables dilaciones. ¿Sabrá este juez que la justicia cuando es lenta no es justicia?
Gustavo Ibáñez Padilla, Boletín Economía, 23/08/08.
INDEC: El descrédito del instituto oficial no parece tener límites. La última novedad la constituye el nuevo índice de precios al consumidor que ya no medirá más la situación del interior y se circunscribirá a Buenos Aires. Todo parece señalar que la metodología será de menor calidad que la anterior y más fácilmente adulterable por parte de la interventora Ana María Edwin, que responde a Guillermo Moreno.
Gustavo Ibáñez Padilla, Boletín Economía, 15/05/08.
INDEC: “El anuncio del nuevo índice de precios por parte del jefe de Gabinete, Alberto Fernández, no puede ser más desalentador. Descubre que el Gobierno ha decidido seguir ignorando la inflación y utilizar una falsa medición para negar su existencia.” Jorge Oviedo. La Nación, 08/05/08.
INDEC: La estafa oficial es cada día más evidente. Ahora, además de la provincia de San Luis, también Santa Fe comenzó a medir la inflación en forma .seria e independiente. El resultado está a la vista: las cifras cuadruplican la información oficial. ¿Qué esperan los fiscales y jueces para procesar a la interventora del Instituto, a su mandante el secretario de Comercio Interior y al resto de funcionarios y ex-funcionarios de mayor jerarquía que permitieron y permiten semejante falsificación de las estadísticas oficiales? ¿Dónde está la justicia independiente? ¿Dónde está Marijuán?
Gustavo Ibáñez Padilla, Boletín Economía, 25/04/08.
INDEC: “El jefe de Gabinete, Alberto Fernández, lamentó hoy que se haya ‘instituido la idea de que acá hay una falsificación de los datos’ de inflación, y argumentó que si la gente percibe que los precios aumentan más que lo que dicen las estadísticas oficiales es porque compra productos diferentes de los que mide el INDEC.” Clarín, 15/04/08. – ¿No es hora de que algún fiscal se ocupe del tema y procese a la interventora del INDEC, a Guillermo Moreno y al propio Jefe de Gabinete por falsificación de datos oficiales?
Gustavo Ibáñez Padilla, Boletín Economía, 18/04/08.
Grotesco estadístico: Curiosamente y al contrario de lo que la gente percibe en su vida diaria, según las estadísticas oficiales del INDEC, los precios en los shopping centers culminaron febrero con una baja de 1,3 por ciento, respecto del mes anterior. Comparados con igual mes del año anterior, los precios también muestran una “inexplicable” baja.
Gustavo Ibáñez Padilla, Boletín Economía, 26/03/08
INDEK: En los últimos años, el Poder Ejecutivo, por medio de su “patovica”, Guillermo Moreno, ha destruido la credibilidad del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC). Con la grotesca intención de manipular el índice que mide la inflación, removió a numerosos funcionarios, presionó a otros, violó el secreto estadístico y adulteró los valores de los índices oficiales. Todas estas maniobras constituyen delitos claramente tipificados en nuestra legislación (Falsedad ideológica -Código Penal Argentino, art. 293-, Manipulación de precios -Código Penal Argentino, art. 300-, Secreto Estadístico -Ley 17.622, art. 10- y otros). La ineficaz intervención del juez Rodolfo Canicoba Corral permite, por su lentitud, esta gravísima degradación institucional de la República.
Gustavo Ibáñez Padilla, Boletín Economía, 06/03/08.
Solicite por e-mail el extracto del Libro: Cómo mentir con Estadísticas de Darrell HUFF (How to lie with statistics) a: [email protected]
Gustavo Ibáñez Padilla
Para el INDEC, el litro de leche cuesta $ 2,60 y el kilo de pan $ 3,90
Por Natalia Donato
Los precios que releva el INDEC, y son utilizados para armar el Índice de Precios al Consumidor (IPC), siguen reflejando lo que para muchos es un mundo de fantasía.
De acuerdo con el organismo público, el kilo de pan costaba en junio $ 3,90 y el de asado $ 12,70, en ambos casos, apenas diez centavos por encima de los valores registrados el mes anterior.
El litro de leche, en tanto, se conseguía, según la institución, a $ 2,60.
La lista de precios que toma el organismo para realizar el índice de inflación minorista fueron informados por los trabajadores enfrentados con la conducción, nucleados en ATE-INDEC.
Como ocurre desde enero de 2007, cuando fue intervenido el organismo, estos precios distan notablemente de los relevados por las consultoras privadas y de los que cualquier consumidor puede percibir en las góndolas de los supermercados.
De acuerdo con las propias publicaciones de los supermercados, los valores reales de los productos duplican o hasta triplican los oficiales.
En el caso del pan, mientras que para el INDEC vale $ 3,9 el kilo, el precio real promedio de una amplia muestra de supermercados asciende a los $ 8,6. Ocurre lo mismo con el asado, que se consigue a $ 42 promedio, y el litro de leche, cuyo precio ronda los $ 4,4.
Aunque en algunas más que en otras, en todas las categorías relevadas por el organismo hay diferencia de precios a favor de los relevamientos privados.
Uno de los rubros que mostró en junio mayor diferencia es el de galletitas dulces envasadas sin relleno, que en promedio sale $ 12,99 el paquete de 150 gramos, mientras que para el INDEC cuesta apenas por encima de $ 2.
La que, por el contrario, tuvo menor brecha fue la de té en saquitos.
La caja de 50 unidades costó en junio, para el organismo, $5,8, en tanto que los valores promedio reales rondaron los $ 5,99.
En junio, el IPC subió para el INDEC 0,7% respecto de mayo, mientras que el índice Congreso –que surge de un promedio de los relevamientos de las consultoras– reflejó un alza de 1,5% en relación con el mes anterior.
La inflación oficial de julio, en tanto, ascendió a 0,8%, pero para los privados la suba general de precios fue de 1,7%.
Del relevamiento dado a conocer por la Junta Interna ATE-INDEC también surge que para la entidad el kilo de harina costaba en junio $ 1,7; el pollo entero, $ 4,5; el queso cuartirolo, $ 19,9; el reggianito, $ 46,7; el kilo de azúcar, $ 3; el litro y medio de gaseosa base cola, $ 5,2; los dos litros de agua sin gas, $ 3; los 250 gramos de café envasado, $ 7,2; el medio kilo de yerba, $ 4,2, entre otros precios.
El INDEC dejó de publicar la lista de productos que releva en abril de 2008; ahora sólo publica por rubros. Por ejemplo, da a conocer el precio de “carnes” o “panificados” y no especifica qué tipo de cortes cárnicos y de panes.
Pero aún así, los trabajadores enfrentados con la conducción filtran mensualmente los precios de cada uno de los productos con los cuales el organismo mide la variación del IPC.
Para el INDEC, la inflación acumulada en lo que va del año ascendió al 5,9% y la interanual fue de 9,9%. Mientras que para los privados, el alza de precios respecto de julio del año pasado fue del 24 por ciento.
Fuente: El Cronista, 14/08/12.
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Guillermo Moreno responsable directo de los engaños del INDEC
Similitudes que preocupan y soluciones que no llegan
Mediciones poco rigurosas que generan desconfianza
Por Diego M. Burzaco
Las economías emergentes han ganado un protagonismo elevado en la última década, convirtiéndose en el motor del crecimiento global. Sin embargo, existen algunos vicios difíciles de desterrar que pueden generar incertidumbre en el futuro.
China, India y Argentina fueron las economías del mundo que más crecieron -en ese orden- en el año 2011, mostrando que gran parte del mundo emergente ha podido continuar con la expansión de la actividad a pesar de que el mundo desarrollado atravesó una crisis sin precedentes, sobre todo la Unión Europea.
Sin dudas se trata de un dato muy favorable y que despierta entusiasmo entre los inversores a nivel mundial, dando cada vez más sustento al debate en torno a las teorías del «desacople» y de la «convergencia».
La primera señala es que los países en desarrollo pueden mostrar un crecimiento sostenido, aún cuando el mundo desarrollado se estanque, a partir de la menor dependencia de la demanda de estas economías. Es un proceso incipiente, pero de dudosa validación hasta el momento, por la intensa interrelación de ambos mundos en el plano comercial en la actualidad.
La segunda teoría, la de la convergencia, sustenta la hipótesis de que las economías que tienen ingresos per cápita más bajos crecerán a una velocidad mayor a la de las economías que tienen ingresos per cápita más elevado.
Este fenómeno se está evidenciando, aunque no implica desarrollo económico ni mayor igualdad en la distribución del ingreso.
Focalizándonos en el gigante asiático, China, leí recientemente una nota publicada en Bloomberg, que no me llamó mucho la atención, a partir de los antecedentes en la materia y la familiaridad del caso, pero me gustaría compartir:
«Las empresas chinas fueron obligadas a falsificar cifras económicas; se trata de algunas cadenas hoteleras, mineras y acereras de la ciudad de Hejin, en la provincia de Shanxi, según el Instituto Nacional de Estadísticas de China.
«El Gobierno central está trabajando fuertemente para evitar discrepancia entre las mediciones nacionales y las provinciales, ya que se verifica una inconsistencia de 4,6 trillones de yuanes en el cálculo del nivel de actividad ente ambos datos económicos.»
Esto no representa ninguna sorpresa, con frecuencia he leído sobre advertencias que han hecho entidades económicas globales respecto a la forma de medición de ciertas variables económicas por parte de la principal economía asiática.
Muchos analistas han señalado que las mediciones chinas carecían de rigurosidad científica y de profesionalismo y transparencia, sin poner en duda que la economía de ese país se expande a buen ritmo, pero poniendo en tela de juicio la magnitud final de ese crecimiento.
Lo más destacable de lo descripto anteriormente es el esfuerzo del Gobierno central de avanzar hacia una mejora de las mediciones, intentando generar un ambiente de credibilidad tal que sea propicio para que las inversiones continúen.
¿Nos resulta familiar la situación?
Lamentablemente, sí. Lo que empezó en febrero de 2008 como un intento de «tapar» un pico inflacionario coyuntural terminó siendo una política explícita y permanente de manipulación de toda cifra económica relevada por el Instituto Nacional de Estadísticas de la Argentina.
El daño hecho ha sido muy grande y tomará un gran trabajo y tiempo revertir la mala imagen que el instituto tiene entre los técnicos nacionales e internacionales.
Las señales que se desprenden de este comportamiento son claramente nocivas y contraproducentes, no sólo para generar un clima propicio que estimule la inversión productiva, sino también para poder diagnosticar los problemas del «modelo» y plantear una estrategia de soluciones de los mismos.
El camino que se toma es un atajo, priorizando el corto plazo y «pateando» para adelante la resolución de las dificultades.
Lo alarmante es que no se ve ningún atisbo de solución en lo inmediato, pero sabemos que a medida que transcurre más tiempo, el daño y el costo que esto acarrea se acrecientan.
Fuente: Inversor Global, 17/03/12.
Más información:
https://www.economiapersonal.com.ar/index.php?s=fraude+estad%C3%ADstico&x=8&y=13
La inflación que el INDEC oculta salta en el costo de la construcción
Por Alcadio Oña
La larga mano de Guillermo Moreno está presente en todas las estadísticas del INDEC. Aun así, no alcanza para tapar ciertos contrastes que asoman entre las propias cifras oficiales: para el caso, los precios de la construcción.
En los últimos doce meses, el costo de levantar un edificio de 14 pisos, sin incluir el valor del terreno, ni IVA, honorarios o gastos financieros, aumentó un 23,3%. Durante el mismo período, el índice de precios al consumidor regulado por Moreno apenas subió 9,7%.
Hay más de lo mismo, en el indicador de la construcción, como el 25,3% acumulado por los gastos generales. Y dentro de éstos sobresalen incrementos del 27,3% en productos de cobre, plomo y estaño; el 22,6% en sanitarios; un 20,6% para la grifería; 18,5% en pintura y 18% en albañilería.
Vale una aclaración. Los gastos generales equivalen a casi la mitad de la variación del índice general de la construcción y son, por lo tanto, una muestra claramente representativa. Pero si hace falta agregar, también aparece la trepada de los servicios alquilados por las empresas –desde andamios hasta volquetes–, que osciló entre un 20 y un 42%.
Cualquiera de esos números, o todos, dejan al descubierto las maniobras que se cometen con el costo de vida: no es posible, en la misma economía, que unos precios suban tanto y otros tan poco.
El organismo que dice 9,7% en el índice al consumidor, canta 17,8 para el nivel general de la construcción. Sin embargo, ese 17,8% pronto quedará corto, cuando sea incorporado a pleno el mayor costo de la mano de obra derivado de las últimas paritarias del gremio: el INDEC admite que lo hará por etapas.
En el muy improbable supuesto de que la larga mano de Moreno no los haya tocado, los propios datos del Gobierno revelan por qué la vivienda es inaccesible para los sectores medios y bajos. Encima, excluyen los altísimos gastos financieros. Aun cuando el informe oficial lo aclara, nada dice sobre el rango de las tasas de interés que sería necesario pagar por créditos hipotecarios que además no existen.
Contraste: frente a otras alternativas, como el dólar y los plazos fijos, invertir en ladrillos está a la orden del día entre las capas de altos recursos. Es una forma de preservar el valor de los ingresos que, a la vez, tira para arriba el precio de los departamentos .
Todo conduce al mismo punto: la inflación real que el INDEC no reconoce. O admite a medias, con el 17,8% de la construcción.
Para colmo, el organismo pretende que el proceso inflacionario está en retroceso. Según su relato, la suba del índice de precios de los primeros cinco meses resultó inferior a la del mismo período de 2010: un 3,9% contra el 5,1%.
Es, en principio, un efecto estadístico, pues se compara un período durante el cual pesó fuerte el encarecimiento de los alimentos –notable en la carne– con otro en el que el golpe fue menor. Pero eso no significa que los alimentos sean hoy más baratos que a comienzos de 2010: simplemente, han subido menos.
Y lo que subió no bajó .
Algunos economistas reparan en cierto “amesetamiento” de la curva inflacionaria. Claro que se trataría de una meseta muy elevada: para los doce meses concluidos en abril, el promedio de los centros de estadísticas de siete provincias arroja un aumento del 22,7%. Parecido al 23,5% que miden las consultoras multadas por Moreno.
Los institutos privados no son necesariamente militantes anti K. Incluso hay quienes encomian el avance de la economía y varias decisiones del Gobierno. El punto es que a todos los une la crítica cerrada a los manejos del INDEC. Por eso, el secretario de Comercio Interior busca silenciarlos y el jefe de Gabinete, Aníbal Fernandez, quiere pegarlos a la oposición .
Pero aun quienes hablan de “amesetamiento” también advierten que continúa en ascenso la llamada inflación núcleo. Este es un indicador que elimina los aumentos estacionales provocados por la escasez de oferta, como por ejemplo los de frutas y verduras. Y por lo mismo, una medida apropiada sobre la tendencia inflacionaria: según varios especialistas, la inflación núcleo anda por 24% anual .
Además, la subida de los precios en la Capital y el conurbano bonaerense, lo que en realidad registra la estadística del INDEC, sería mayor si no fuese por el virtual congelamiento de las tarifas de la luz, el gas y el transporte. El dólar virtualmente pisado también cuenta, aunque, tal cual se ve, no demasiado.
No sólo por su monto –$ 115.000 millones el año pasado, muchos más ahora–, los subsidios ya pintan para insostenibles. También es una cosa seria cómo son manejados: el 60% pasa por empresas privadas y públicas y ONGs. O sea, más de la mitad del beneficio llega a la gente a través de intermediarios.
Inevitablemente, un sistema semejante es permeable a maniobras diversas, incluida la corrupción . Para muestra, el caso de Schoklender y la Fundación Madres de Plaza de Mayo.
Así, quienes validan sin vueltas el uso de subsidios para atender necesidades de sectores de bajos ingresos opinan que el sistema debe ser otro. Uno transparente , donde los recursos del Estado vayan directamente a las personas, disociados de cualquier forma de privatización .
El manejo discrecional del gasto público, la reindustrialización sólo limitada al relato oficial, el cuello de botella en el abastecimiento de energía, los 4 millones ocupados en negro y el proceso inflacionario que proyecta desajustes a lo largo de toda la economía son sólo algunos rasgos bien perceptibles de la gestión K. Le pertenecen y vale poco pretender hacer creer que si la oposición gana viene el ajuste, un fantasma agitado desde el Gobierno antes y durante la campaña electoral.
La posibilidad de barrer problema debajo de la alfombra empezó a agotarse. Y si en octubre le toca cantar victoria, será para ver qué hace el kirchnerismo con su propia herencia.
Fuente: Clarín, 21/06/11.
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Más información sobre el escandaloso fraude estadístico en Argentina:
https://www.economiapersonal.com.ar/2011/06/09/argentina-entrevista-a-javier-gonzalez-fraga/
https://www.economiapersonal.com.ar/2011/05/14/argentina-la-estafa-estadistica/
https://www.economiapersonal.com.ar/2011/05/06/%c2%bfde-que-se-rie-el-ministro-suizo/
La ley de Benford: ¿aprender a defraudar o a detectar fraudes?
Por Christiane Rousseau.
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Cambiar demasiados números en documentos financieros puede resultar arriesgado si uno no conoce ciertas matemáticas. Muy a menudo, los números que aparecen en este tipo de documentos siguen cierta regla matemática, llamada ley de Benford o ley del primer dígito significativo. Si uno se olvida de seguir la regla, entonces los números no pasarán ciertos tests estadísticos y es probable que sean examinados con detenimiento por un hipotético agente fiscal. La ley de Benford afirma que si se toman números aleatoriamente y se calculan las frecuencias de sus primeros dígitos significativos, los números con primer dígito significante 
representarían el 
%, mientras que los números con primer dígito significante 
representarían el 
%. Esta regla se observa en otros muchos conjuntos de números, como las potencias de 
o los números de Fibonacci.
¿Por qué?
A día de hoy se tienen explicaciones satisfactorias para este hecho y vamos a compartirlas con el lector.
La ley de Benford tiene que ver con la distribución de los primeros dígitos significativos de los números. El primer dígito significativo de un número positivo es el dígito no nulo que aparece más a la izquierda en su expresión decimal. Por ejemplo, el primer dígito significativo de 
es 
, el de 
es y el de 
es 
. Otra manera de definirlo que será útil en nuestra discusión matemática es escribir un número real positivo 
como un número 
multiplicado por una potencia de 
:
![\[x = m 10^n ~ , ~~ n \in \mathbb{Z}.\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-8d8d9b7e4d5e4c9c808f884683c4d5d3_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
Entonces el primer dígito significativo de es la parte entera de 
, que se denota por 
. El número se llama mantisa de . Afirmamos que si tomamos una colección de números aleatorios y calculamos la frecuencia 
del primer dígito significativo 
, entonces es aproximadamente 
. Esta fórmula proporciona la siguiente tabla de frecuencias:
Tabla 1: Frecuencias en la ley de Benford.
Figura 1: Frecuencias B(i) en la ley de Benford.
Demos ahora una breve reseña histórica. El fenómeno fue descubierto por primera vez por el astrónomo Simon Newcombe (1835-1909), quien se dio cuenta de que las primeras páginas de las tablas logarítmicas (correspondientes a dígitos significativos pequeños) aparecían mucho más desgastadas que las últimas páginas. Su descubrimiento fue olvidado y esta ley fue redescubierta por Frank Benford (1883-1948) hacia 1938. Frank Benford reunió decenas de miles de números de distintos orígenes que seguían su ley. La moderna base de datos de Simon Plouffe, que contiene 
millones de constantes matemáticas también sigue la ley de Benford.
Muchos conjuntos de números que no son aleatorios también siguen la ley de Benford. Este es el caso de la población o la superficie de los países, la longitud de los ríos, etc. Quizá el lector quiera interrumpir la enumeración y empezar a ser escéptico… ¿En qué unidades se miden estas longitudes y estas áreas? ¿Las longitues vienen dadas en millas o en kilómetros? Esto no importa… Si las longitudes de los ríos en kilómetros siguen la ley de Benford entonces ¡las longitudes en millas también siguen la ley de Benford! Un cambio de unidades se corresponde con un cambio de escala. Veremos que la ley de Benford es invariante frente a cambios de escala. Más aún, es la única ley de probabilidad invariante frente a cambios de escala.
Figura 2: Algunos datos que siguen aproximadamente la ley de Benford: superficies de países en kilómetros cuadrados, áreas de países en millas cuadradas y poblaciones de países.
En la introdución se ha mencionado que los números de Fibonacci también siguen la ley de Benford. En cierto sentido, la ley de Benford es subjetiva, ya que depende de la base en la que expresamos los números. En una base 
con 
los dígitos no nulos son los elementos del conjunto 
y la ley de Benford en base dice que la frecuencia del primer dígito significativo es 
. Pues bien: ¡los números de Fibonacci siguen la ley de Benford en cualquier base ! La ley de Benford es invariante frente a cambios de base.
Ya es tiempo de comenzar a dar explicaciones. Para ello se requiere al lector que recuerde sus cursos de probabilidad. O a lo mejor prefiere experimentar por sí mismo antes de leer matemáticas más serias.
1. Invarianza frente a cambios de escala
Consideremos un cambio de escala simple obtenido multiplicando todos los números por . Si consideramos los números con dígito significativo , todos ellos pasarán a tener como dígito significativo o . Es fácil ver que 
. De hecho,
De manera similar se puede comprobar que 
, etc. Pero, ¿cómo arreglárselas al cambiar de kilómetros a millas, es decir, multiplicar números por 
? Como se ha dicho anteriomente, la ley de Benford es demasiado restrictiva y necesitamos generalizarla. ¿Qué significa que el primer dígito significativo sea ? Significa que su mantisa pertenece al intervalo 
. Por tanto, la ley de Benford es una distribución de probabilidad parcial sobre la mantisa. La ley de Benford generalizada (que llamaremos ley de Benford haciendo abuso del lenguaje) en la mantisa viene dada por una función de densidad en el intervalo 
. Cuando elegimos un número al azar y calculamos su mantisa, obtenemos una variable aleatoria 
que toma valores en . Podemos decir que sigue la ley de Benford si la función de densidad viene dada por
![\[f(x) = \left\{ \begin{array}{ll} \frac{1}{x \log 10}, & x \in [1 , 10 ), \\ 0, & \mbox{en otro caso.} \end{array}\right.\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-1cec2ad7dc8d013d64dfeec0bcf10788_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
Si 
es la probabilidad de que 
entonces se tiene que tener que
![\[P( a \leqslant M < b ) = \int_a^b f(x) d x.\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-90003cc1d15ed40bf9ee5d54a4e94fd6_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
Esto es una generalización de la ley de Benford, ya que
¿Qué significa que una variable aleatoria 
en es invariante frente a cambios de escala? Significa que si 
es un número real positivo y tomamos la variable aleatoria 
entonces la mantisa de la variable aleatoria 
tiene la misma función de densidad que la de . Esto no es difícil de probar en el caso en que proviene de la ley de Benford, pero hay que distinguir casos en función del tamaño de . Lo haremos para uno de los casos y dejaremos el resto al lector. Podemos escribir 
, donde 
es la mantisa de . Como la mantisa de 
es la misma que la de 
, basta considerar el caso 
. ¿Cuál es la herramienta necesaria para probar esto? Puede que el lector recuerde de sus cursos de probabilidad que la función de distribución (acumulada) es muchas veces más útil que la función de densidad para variables aleatorias continuas. La función de distribución de una variable aleatoria se define como
![\[F(x) = P(M \leqslant x).\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-15d2eee1cc1350149080418fed5480d3_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
Si sigue la ley de Benford entonces su función de distribución viene dada por
(1)
Por tanto, debemos probar que si sigue la ley de Benford y es la matisa de , para , entonces la función de distribución de viene dada por (1).
Para ello necesitamos calcular 
para ![z \in [1, 10]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-05cb2b84a8764b0c0312e9b250af60b6_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
. es la mantisa de , que toma valores en 
. Por tanto 
, si 
y 
si 
. El primer caso se da cuando 
. La única posibilidad de que la mantisa de esté en 
es que ![cX \in [10, 10c]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-b89ee0d0f72c0e1c05d59b01e9ac57e4_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
.Entonces la mantisa de es igual a . Por tanto,
como se buscaba. Los otros casos se resuelven de la misma manera.
El recíproco es más interesante…
2. La ley de Benford es la única ley de probabilidad sobre la mantisa invariante frente a cambios de escala
Esta es una afirmación impresionante. Sin embargo, veremos que la demostración no es mucho más complicada que el argumento anterior. Sea la variable aleatoria que representa la mantisa y toma valores en . Busquemos su función de distribución 
bajo la hipótesis de que es invariante frente a cambios de escala; necesitamos calcular
![\[F(x) = P(X \leqslant x) = P(1 \leqslant X \leqslant x).\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-973b25c63c1a6e6c5d9ab68e6cd29901_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
Por tanto, tenemos que 
y 
. La mayor dificultad de la demostración radica en interpretar qué significa que es invariante frente a cambios de escala. Como 
y 
son el mismo suceso, se tiene que
(2)
Como antes, consideramos el caso , por lo que 
( depende de ). Así, para , es igual a su mantisa. Como es invariante frente a cambios de escala, la mantisa de tiene la misma función de distribución que . Por tanto,
![\[P(c \leqslant cX \leqslant cx) = F(cx) - F(c).\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-2239478fa1479866ebde4c232b1c985e_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
Combinando con (2) se tiene que verifica
(3)
siempre que no sea demasaido grande. Debemos hallar 
en la ecuación funtional (3). Veamos cómo hacer esto. Si 
, entonces
![\[F(x) = F(x(1 + \varepsilon)) - F(1 + \varepsilon),\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-94ace37f7ac66a4b3508a4651e9851b7_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
que puede ser expresado como
![\[\frac{F(x(1 + \varepsilon)) - F(x)}{x \varepsilon} = \frac{F(1 + \varepsilon) - F(1)}{x \varepsilon},\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-85524098c04b513a4c352d43d704706a_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
ya que 
. Si tomamos el límite cuando 
, reconocemos en cada lado de la ecuación un cociente cuyo límite es una derivada. En el lado izquierdo es 
, cuo límite es 
, y en el lado derecho 
, que tiende a 
. Por tanto, se tiene la siguiente ecuación diferencial en variables separables:
![\[F'(x) = \frac{F'(1)}{x},\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-0ec51e0a47ff86aa8dc733d0a6cf3053_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
cuya solución es 
. Como , tenemos que 
, y como , entonces 
. Así, 
y con ello hemos terminado.
3. ¿Por qué números de todo tipo de procedencia siguen la ley de Benford?
Theodore Hill dio una respuesta en 1995. Discutamos brevemente su idea. Por supuesto, no todos los conjuntos de números siguen la ley de Benford. Por ejemplo, si se considera la altura en metros de las personas entonces los únicos dígitos significativos que aparecen son, salvo unos pocos casos, y . Si se convierten estas medidas a pies (un pie equivale aproximadamente a cm) entonces la ley de distribución de los dígitos significativos varía. Por tanto, este conjunto no es invariante frente a cambios de escala. Supongamos que tenemos un conjunto de números de diversa procedencia y le cambiamos la escala. En este conjunto existen subconjuntos de números con diferente escala. Como este conjunto es grande y los números tienen diferentes orígenes, lo más probable es que diferentes escalas estén presentes. Multiplicar todos los números del conjunto por una constante positiva induce una permutación de las escalas en el nuevo conjunto. Por tanto, podemos esperar que el conjunto se comporte como si no tuviera ninguna escala en particular, luego seguirá la ley de Benford.
Esta explicación es buena para conjuntos de números provenientes de orígenes diversos, pero no explica por qué las superficies de los países o sus poblaciones o las longitudes de los ríos siguen la ley de Benford. Comentaremos explicaciones recientes (2008) para estos casos dadas por Gauvrit, Delahaye y Fewster. Su razonamiento es válido también para conjuntos grendes de números de toda procedencia.
4. Es probable que los conjuntos de números que abarcan diferentes órdenes de magnitud sigan la ley de Benford
Trabajando en base hemos visto que los números positivos pueden ser escritos como
, donde y 
. Podemos considerar 
como el orden de magnitud de . Decimos que hay diferentes órdenes de magnitud en un conjunto si aparecen diferentes valores de para sus elementos. Notar que esta propiedad es invariante frente a cambios de escala. Para simplificar la explicación, supongamos que los números están en el intervalo 
. En este caso, los números con dígito significativo son los pertenecientes al conjunto
![\[S_1 = [1, 2) \cup [10,20) \cup [100,200) \cup [1000, 2000) \cup [10^4 , 2 \times 10^4 ) \cup [10^5 , 2 \times 10^5).\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-97273c6de7a7ce47cf37fee7168862ca_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
De manera similar definimos los conjuntos 
para los otros dígitos. Es mejor trabajar con el logaritmo en base de estos números: 
; así, 
. Probemos ahora que si una variable aleatoria en sigue la ley de Benford entonces la variable aleatoria 
es uniforme en 
. Para ello, basta ver que la funcion de distribución de 
es la de una variable aleatoria uniforme en , es decir,
![\[F(z) = \left\{ \begin{array}{ll} 0, & z < 0, \\ z, & z \in [0 , 1), \\ 1, & z \geqslant 1. \end{array}\right.\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-f4ed2278ede158227988e21dea2fed78_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
De hecho, si 
,
![\[P(Z \leqslant z) = P(0 \leqslant \log_{10} M \leqslant z) = P(1 \leqslant M \leqslant 10^z) = \log_{10} 10^z = z.\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-fc5c1455d78e4fe86bc309ff96dc6868_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
Si pertenece al conjunto 
, entonces está en 
:
y de manera similar para los demás dígitos. Supongamos que tomar un número aleatorio de nuestro conjunto es una variable aleatoria que toma valores en . Entonces 
toma valores en 
. Notar que la probabilidad de que una variable aleatoria pertenezca a determinado conjunto es igual al área bajo la gráfica de la función de densidad sobre el conjunto.Si la función de densidad 
de sobre fuera uniforme, como en la Figura 3 (a), obtendríamos lo que queríamos probar. Sin embargo, en la mayoría de los casos no es así, como en la Figura 3 (b). Por eso es tan importante que el conjunto original de números abarque diferentes órdenes de magnitud. Las diferentes partes correspondientes a un dígito significativo dado se extienden horizontalmente a lo largo de varios segmentos, cuya suma de longitudes es del orden de de la anchura total. Por tanto, incluso si la altura de 
no es la misma de un segemento a otro, se puede esperar que la altura media sea del mismo orden de magnitud para diferentes dígitos. Cuando esto sucede, los datos siguen la ley de Benford.
(a) función de densidad f uniforme
(b) función de densidad f no uniforme
Figura 3: Las áreas correspodientes a las frecuencias de los primeros dígitos significativos 1, 2, 3 y 4 para diferentes funciones de densidad de Y. Los valores de las correspondientes áreas están reflejadas en la Figura 4.
(a) función de densidad de f
(b) Áreas bajo la curva para los dígitos significativos de f y para la función uniforme
Figura 4: Las áreas correspondientes a las frecuencias de los primeros dígitos significativos 1, 2, 3 y 4 para la función de densidad de la Figura 3(b). A la derecha se puede ver que estos valores están muy cercanos a los obtenidos mediante la ley de Benford en el caso en que Y tenga una función de densidad uniforme.
5. ¿Cómo comprobar si un conjunto de números sigue la ley de Benford?
Si el lector ha tomado cursos de estadística, probablemente haya estudiado el test de bondad de ajuste chi cuadrado. Este test permite comprobar si ciertos datos siguen cierta distribución de probabilidad. Supongamos que que se quiere hacer este test a un conjunto de números. Necesitaremos construir una tabla, en la que 
representa el número de números qdel conjunto que tienen como primer dígito significativo . Por supuesto, 
. 
representa el número de números del conjunto que tendrían primer dígito significativo si el conjunto siguiera la ley de Benford, es decir, 
.
Tabla 2: La tabla para el test de bondad de ajuste 
.
Se calcula
![\[\chi^2 = \sum \limits_{i=1}^9 {\frac{(n_i - N_i)^2}{N_i}},\]](http://blog.kleinproject.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-03f64a4e925080b0989dc0833a4072fe_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
y se busca en la tabla de la 
la línea que corresponde a 
grados de libertad. Si se va a hacer un test con un error del %, entonces se acepta que los datos se ajustan a la ley de Benford si 
y se rechaza en otro caso. Este es un método sencillo, pero si se van a hacer tests con estudiantes es conveniente que se familiaricen con los detalles del test y su significado.
6. Invarianza de la ley de Banford frente a cambios de base
Este caso se modela de manera similar a la invarianza frente a cambios de escala, aunque es un poco más complicado, ya que no podemos limitar el trabajo únicamente a la mantisa. De hecho, si entonces la parte 
también debe se convertida a la nueva base. La mayor dificultad radica en expresar en términos matemáticos qué significa que una variable aleatoria sea independiente frente a cambios de base. Omitimos los detalles de este caso.
7. Conclusión
La ley de Benford es fascinante: desafía la intuición, se puede comprobar por uno mismo y también adaptar para una actividad de aula. Lo que solía ser una mera curiosidad es ahora una herramienta estándar para detectar fraudes. Por supuesto, cada vez más evasores de impuestos saben de ella. Pero hay que prestar atención: el primer dígito significativo no es lo único a tener en cuenta. La ley de Benford generalizada nos permite derivar leyes para el segundo dígito significativo, el tercero, etc. El lector uede tratar de encontrarlas por sí mismo: basta pensar en qué uniones de intervalos debe encontrarse la mantisa de un número para que su segundo (tercer, etc.) dígito significativo sea .
Fuente: blog.kleinproject.org
Cuatro cosas que no sabes sobre la asombrosa Ley de Benford en Auditoría
Por Nahun Frett.
Durante el desarrollo de la Asignatura de Auditoría Interna en el Programa Internacional de Maestría en Auditoría y Gestión de Control realizado entre la Universidad de Valencia de España y UNAPEC de República Dominicana, un estudiante me solicito que hablara sobre la Ley de Benford. Este se ha convertido en un tema común abordado por los expertos de la profesión, debido a que Departamentos de Auditoría Interna innovadores están usando cada vez más la Ley de Benford en la realización de sus pruebas, la cual parte de un criterio poco convencional. Cómo respondería usted a la siguiente interrogante:
¿Es más probable que un número empiece por 1 o por 9?
En principio parecería lógico pensar que cualquier dígito tiene la misma probabilidad de ser el primero de un número, sin embargo esto no es cierto. La Ley de Benford, también es conocida como la Ley del primer dígito o Ley de los números anómalos, asegura que, en los números que existen en la vida real, la primera cifra que se espera que aparezca con más frecuencia que el resto de los números es el 1. Además, según crece este primer dígito, más improbable es que se encuentre en la primera posición.
A continuación presentamos la distribución establecida por la Ley de Benford:
¿No es asombroso?
En mi opinión esta es una de las leyes más “anti-intuitivas” que conozco, debido a que: ¿No es increíble que haya más de un 30 por ciento de posibilidades de que el dígito con el que empieze una cifra sea el número 1?
Muchos auditores internos excepticos, preguntarían:
¿No parece mucho más razonable que para todos los dígitos la
posibilidad sea de 11.11 por ciento (que se obtiene de hacer 1/9)?
No sólo eso, es algo impresionante la escala descendente en que aparecen el resto de los dígitos; ahora bien existen otros puntos importantes que los auditores internos desconocen sobre esta desconcertante Ley:
Uno – La Ley de Benford no fue creada por Frank Benford
Al percatarse de que las páginas de los primeros dígitos en las tablas de logaritmos estaban más desgastadas que las páginas de los últimos dígitos, el astrónomo y matemático Simon Newcomb descubrió, en 1881, que los dígitos iniciales significativos de los números (i.e. excluyendo el cero) no se distribuían de manera uniforme. Dado que estas tablas eran utilizadas por científicos de diferentes disciplinas, Newcomb conjeturó que este fenómeno debía estar presente en bases de datos provenientes de distintos ámbitos de la vida.
Pero fue en 1938, cuando el físico Frank Benford redescubrió el fenómeno en 20 muestras de diferentes fuentes, que se aportó evidencia rigurosa sobre la presencia recurrente de la distribución logarítmica de los dígitos. Entre las bases de datos que mostraban esta frecuencia relativa se encontraban las siguientes: cuentas de electricidad, área de los ríos, peso atómico de los elementos químicos, números de los inmuebles en las calles, número de habitantes en las poblaciones, estadísticas de la liga americana de béisbol, número de defunciones en desastres, etc.
Nota al margen: Este sin lugar a dudas, es un fantástico cumplimiento de la Ley de Stigler, también conocida como la Ley Eponimia de Stigler, la cual es un axioma formulado por Stephen Stigler en 1980, el cual establece que “Ningún descubrimiento científico recibe el nombre de quien lo descubrió en primer lugar”, puede considerarse una manifestación inversa del llamado «Efecto Mateo», con el que la Ley de Stigler está emparentada.
Dos – La Ley de Benford tiene limitaciones
Esta Ley no se aplica a fenómenos que son aleatorios, no se puede usar en la lotería, ni ningún juego de azar cumple Benford. Lamentablemente, no nos sirve para hacernos ricos, debido a que no podría ser útil para predecir los números de la lotería, el resultado de la lotería es totalmente aleatorio, de forma que cada número tiene la misma probabilidad de aparecer.
Lo que necesita es que no sean números al azar. La Ley de Benford se aplica para conjuntos grandes de números que no sean aleatorios. Se usa esta ley cuando uno trabaja con conjuntos de muchos números, que obedezcan a la recolección de datos que provengan de la naturaleza (incluyendo factores sociales). Donde sí la puedes usar:
- Facturas por servicio de energía eléctrica de una empresa distribuidora de electricidad.
- Facturas de una compañía telefónica.
- Pagos por reclamaciones de una compañía de seguros.
- Facturación diaria por clientes en un hipermercado o una gran tienda por departamentos.
Tres – Su primer uso práctico fue para detectar fraudes fiscales
El profesor de contabilidad y matemático Mark Nigrini en la década del noventa, empleó la Ley de Benford para encontrar fraudes en declaraciones impositivas, basado en el principio de que las desviaciones que presenten los dígitos iniciales en una población de datos, con respecto a un patrón logarítmico esperado, podría sugerir la existencia de irregularidades.
La idea es simple pero poderosa, si a partir del conjunto de datos contables, registrados en los asientos de entradas y salidas, las primeras cifras significativas siguen la Ley de Benford, la declaración no ha sido, probablemente, manipulada. De forma general, se considera que quien maquilla datos de una contabilidad u otro tipo de fraude con datos socioeconómicos tiende a distribuir por inadvertencia los dígitos significativos de forma relativamente uniforme.
La Ley de Benford no brinda una respuesta final con respecto a si han ocurrido irregularidades, pero es útil para guiar al auditor a investigar más las discrepancias.
Lo que hace que la Ley de Benford sea particularmente útil para este tipo de evaluación es que permite realizar análisis sistemáticos y profundos, en forma simultánea, de un gran número de transacciones.
Cuatro – No necesitas adquirir un programa sofisticado de análisis de datos para aplicarla
Solo necesitas tener la información que se va a estudiar en un archivo plano, el cual puedes exportar a una hoja electrónica y luego aplicar la fórmula de la Ley de Benford.
Veamos un ejemplo. En el siguiente link puedes descargar la tabla de la población de todos los municipios españoles en 2006 (obtenida de la página del Instituto Nacional de Estadística):
Haz click aquí para descargar el archivo de Excel.
Usando la función de Excel EXTRAE se aísla el primer dígito del dato de la población en cada municipio. Aplicando las herramientas de análisis de Excel podemos calcular la frecuencia de aparición de cada valor, y vemos en esta población el fiel cumplimiento de la Ley de Benford.
Información importante: La tabla y el cálculo fue tomado del sitio web de la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid.
Nahun Frett
Es un reconocido conferencista especializado en temas sobre auditoría interna, gestión de riesgo, gobierno corporativo, cambio organizacional, liderazgo y auto-evaluación de control. Motivador nato de equipos multidisciplinarios de auditoría interna, ampliamente solicitado para dictar conferencias y proveer capacitación en cursos, talleres y seminarios. Colaborador de Auditool
Santo Domingo, República Dominicana
Fuente: auditool.org
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Según el INDEC, con la misma plata se compra el doble que hace 4 años
Surge de medir las ventas en shoppings y supermercados con la inflación oficial.
Por Ismael Bermúdez
Las cifras del INDEC produjeron un nuevo “milagro” económico: el poder de compra se duplicó respecto de hace 4 años. Según esa lógica, hoy es posible salir del supermercado con dos changuitos casi repletos de alimentos, bebidas, artículos de limpieza o de tocador pagando la misma plata que hace cuatro años se necesitaba para llenar uno. También sería posible comprar en los shopping centers el doble de productos que en aquel momento.
Así, según las cifras oficiales, entre junio de 2007 e igual mes de 2011, medidas en pesos corrientes, las ventas de los supermercados aumentaron un 153%: pasaron de $ 2.580 millones a $ 6.542 millones con apenas un 13% de nuevas bocas de expendio. Y como el INDEC calculó que en ese lapso los precios subieron solamente 30,8% , las cantidades vendidas crecieron más del 90%.
Uno de los sectores más beneficiados serían los asalariados, ya que en promedio, según el INDEC, los sueldos aumentaron 130% . Traducido a cantidades o pesos constantes, esto significa que los trabajadores -privados o estatales, en blanco o en negro- con sus salarios actuales compran un 75% más que 4 años atrás .
Más ventajosa sería la situación con las compras en los shoppings, que vendieron en junio pasado por $ 1.343 millones, cuando en igual mes de 2007 apenas sumaron $ 529 millones. En pesos corrientes, las ventas crecieron un 154% y los precios sólo el 22,5%. Resultado: en cantidades o pesos constantes, el incremento real habría sido del 107%, más del doble .
Lógicamente este “milagro” se da sólo con las estadísticas del INDEC. Las conclusiones son muy distintas si a las ventas en pesos nominales que informan los supermercados y shoppings se les deducen o deflactan los precios que registran las mediciones oficiales provinciales y que, en promedio, trepan al 135%.
En ese caso, los supermercados y centros comerciales habrían registrado las mismas cantidades vendidas o apenas un poco más . Y los asalariados estarían haciendo sus compras en el supermercado casi con el mismo changuito que 4 años atrás.
Sin tener todavía estas estadísticas a mano, casi inmediatamente después que fuera “intervenida” el área de precios del INDEC, Hugo Moyano acuñó la famosa frase de que los sindicatos discutirían las subas salariales en las paritarias no con el IPC del INDEC sino con el índice de precios “de las amas de casa en los supermercados” . Y estuvo en lo cierto porque de lo contrario, hoy el trabajador saldría del supermercado con un mini-changuito. Más aún, en muchos convenios salarios, homologados por el Ministerio de Trabajo, empresarios y sindicatos acordaron reajustar los sueldos en base al IPC de Graciela Bevacqua, la desplazada directora del INDEC, multada y querellada penalmente por la Secretaria de Comercio.
Los abultados porcentajes de cantidades vendidas en supermercados y shoppings se trasladan a otras estadísticas oficiales , como a cuentas nacionales, el cálculo del PBI real o la generación del ingreso. Y así el “milagro” del consumo se extiende a otros sectores.
Fuente: Clarín, 11/08/11.
Más información sobre el escandaloso fraude estadístico en Argentina:
https://www.economiapersonal.com.ar/2011/06/21/argentina-el-fraude-estadistico-del-indec/
https://www.economiapersonal.com.ar/2011/06/09/argentina-entrevista-a-javier-gonzalez-fraga/
https://www.economiapersonal.com.ar/2011/05/14/argentina-la-estafa-estadistica/
https://www.economiapersonal.com.ar/2011/05/06/%c2%bfde-que-se-rie-el-ministro-suizo/
Guillermo Moreno, artífice de la estafa del INDEC
El increíble ex técnico del Indec que todavía defiende sus números
“Por supuesto que los datos que dimos fueron reales”, asegura el jefe de la Encuesta Permanente de Hogares del Indec con Moreno. Hablar de “ni-ni” estigmatiza, dice.
Por Patricia Valli.
Con memorabilia K y perfil en Twitter como “soldado del Pingüino”, hoy en LinkedIn se define como “consultor en investigación social”.
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Después de que la nueva dirección del Instituto Nacional de Estadística y Censos (Indec) informara que el 32% de los argentinos está por debajo de la línea de la pobreza, la vieja gestión del organismo salió a defender los números que publicaron en su momento y que fueron discontinuados en 2013.
“Por supuesto que los números que dimos fueron los reales”, sostuvo el ex director de la encuesta permanente de Hogares (EPH) –hasta diciembre de 2015–, Claudio Comari.
Hoy devenido “consultor en investigación social”, autodefinido como “soldado del Pingüino” y vinculado al ex ‘supersecretario’ Guillermo Moreno a través de las mesas de economía del PJ Nacional, Comari estuvo a cargo de la encuesta que sirve de base para medir la pobreza e indigencia según el nivel de ingresos.
“Cristina no mintió. En 2013 teníamos de 5 a 6% de pobreza”, sostiene uno de los tuits que refrenda, vinculados con la explicación del ex secretario de Comercio Interior en su programa de radio La hora de Moreno.
Comari llegó para reemplazar a Cynthia Pok al frente de la EPH, quien había sido desplazada por la intervención a mediados de 2007. En 2009 hubo una orden no escrita de Moreno, trasladada a Recursos Humanos del Indec, para que Comari la reemplazara oficialmente.
Ni-ni tampoco. De origen cordobés, “especialista en diseño, gestión y análisis de encuestas a hogares”, según su propio “curriculum vitae”, Comari incluso basó su tesis doctoral en los llamados ni-ni, los jóvenes que no trabajan ni estudian y que, según el Banco Mundial, ascienden a unos 900 mil en la Argentina, el 20% de la población entre los 15 y los 20 años. Para él, sin embargo, no existe esa categoría.
“Nunca como hoy hubo tantos jóvenes estudiando ni en el mercado de trabajo. Las connotaciones negativas que acompañan las caracterizaciones de los jóvenes ni-ni, ¿no son una contribución de la academia a la estigmatización y los repudiables “linchamientos?”, escribió en una columna publicada en el diario Página/12 en 2014.
“La hipótesis de la generación ni-ni es infundada o, mejor dicho, se basa en que quienes no trabajan y no estudian (suficientemente) son los investigadores que instalan esta categoría de análisis”, ponderó.
La “estigmatización”, por entonces, ya había sido instalada por el entonces ministro de Economía, Axel Kicillof, que ante las nuevas cifras de pobreza del Indec sostuvo que “se sobrestima la medición en unos 10 o 15 puntos más”.
El morenismo sostiene que “el piso no es 25”, en relación al porcentaje de pobreza que se había estimado como mínimo de la “herencia”. Los razonamientos, en tanto, no están atados a la medición de pobreza por ingresos.
“En 2006 tuvimos 27% de pobres, si hoy tenemos 32,2%, el piso no es 25%. Asignación Universal por Hijo (AUH), nuevos jubilados y crecimiento del PBI (24%) redujeron pobreza sólo en 2%?”, se preguntó desde el programa radial del ex secretario de Comercio Interior sobre el aporte de las políticas oficiales pero sin medir el impacto de la inflación real en una medición por ingresos.
Un índice que no fue
El gobierno de Cristina Fernández discontinuó la publicación del índice de pobreza e indigencia en 2013. Sin cifras en un año y medio, el ex ministro de Economía, Axel Kicillof, negó que hayan negado la pobreza.
En una entrevista al Tribuno, remarcó que la medición por ingresos no toma otras variables: “Cómo está tu casa, cuáles son tus perspectivas y cómo funciona tu economía real”, detalló.
En ese marco, aseguró que bajo su gestión se estaba trabajando “para hacer un índice por ingreso basado en nuestro IPC nacional junto a los organismos más prestigiosos del mundo, algo que luego discontinuó Macri”.
Durante su gestión, el ex jefe de Gabinete, Jorge Capitanich, había explicado sobre “problemas de empalme” para difundir nuevas estadísticas de pobreza, al tiempo que el propio Kicillof dejó para la historia la frase de que “es estigmatizante” hablar de un número de cantidad de pobres.
—Esta nota fue publicada en la Edición Impresa del Diaro Perfil.
No difundir la pobreza, un acto de impunidad
Por Cynthia Pok.
La intervención en el Indec ha hecho un descubrimiento asombroso: es difícil definir qué es la pobreza o cuándo una persona o un hogar es pobre.
Debemos reconocer lo verdadera que es esa aseveración. Sí, no es fácil. Lo aberrante no es la afirmación en sí misma, sino la conclusión que conlleva: no medir más la pobreza.
Pero, ¿en qué quedamos? ¿No se mide más por un problema de «empalme» (versión del jefe de Gabinete), porque es difícil (versión del interventor en el Indec) o porque estigmatiza? (versión del ministro de Economía).
Como se difundió ampliamente, el problema del empalme no era tal porque el dato que debían difundir no requería ningún empalme. La bochornosa versión del «es difícil» es impresentable. La pobreza y la indigencia se midieron históricamente en el Indec. Se proveían medidas de síntesis como Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI), Índice de Privación Material de los Hogares (IPMH), indicadores multidimensionales, entre otras, para no tener que recurrir a las 6000 estadísticas alternativas que se citan como impedimento para poder saber cuántos pobres hay. También se aportaba la medición de la pobreza y la indigencia con el método de la línea de pobreza y de indigencia. Y uno puede discutir el nivel, en función de la canasta que fijó para medir la pobreza. Lo que es indudable es la evolución. ¡A misma metodología, la tendencia es indudable! Y la tendencia de la recuperación poscrisis de 2001 ya se había amesetado primero y revertido después, comenzando a crecer la pobreza.
Con total impunidad, en una acción rayana en lo delictivo, se deja de difundir. ¿No es malversación de fondos públicos gastar fortunas en realizar operativos de relevamiento, con un enorme esfuerzo de trabajadores que recorren el país para recabar la información sobre las condiciones de vida de la población para después no compilar esa enorme masa de datos y difundir los resultados?
¿Es posible hablar en nombre del pueblo cuando centenares de miles de personas, aun millones en el caso de los censos, han abierto sus puertas a los encuestadores y les han relatado sus condiciones sociales y económicas, y luego eso no se convirtió en resultado para devolverlo a la misma sociedad que lo proporcionó?
También es responsabilidad del Estado preservar la palabra del pueblo. Con el secreto estadístico, para que nadie estigmatice individualmente a nadie, y con la difusión de resultados colectivos porque para ello es que el pueblo ha hablado.
Y si de estigmatizar se trata, la Real Academia Española fija como significado de esa palabra el de «marcar a alguien con hierro candente». ¡El campo simbólico es potente! ¿No es la pobreza la marca de hierro candente? Combatirla con la «desaparición» de pobres e indigentes en el reconocimiento público, en la valoración de la magnitud de quienes están en esa condición, no es una operación que se pueda cometer esgrimiendo los intereses del pueblo.
Tampoco se sustituye la información estadística con los mecanismos que engañosamente señala el interventor (AUH, inclusión de estudiantes, embarazadas, tarjeta SUBE, Procrear, etcétera). Debería saber que uno de los propósitos centrales de las estadísticas públicas es el de monitorear la efectividad de las políticas a través de la medición de incidencia en la población y jamás un sistema puede sustituir al otro.
Posiblemente a raíz de estas reflexiones recrudezcan las difamaciones de siempre a quienes hemos enfrentado la manipulación de las estadísticas públicas. La síntesis básica es que estamos con los bonistas, con el FMI y/o con las consultoras privadas. Aclaro preventivamente que los únicos bonos que he tenido en la vida son aquellos con los que el Estado devolvió el 13% que había descontado de nuestros salarios. Que el FMI entró en el Indec de la mano de la intervención, repudiado por los trabajadores. Y las consultoras privadas jamás habían ni soñado con el paraíso que les deparó la intervención en el Indec al desmantelar la estadística pública.
Cabe una última reflexión en torno de los dichos de los interventores, y es que no tienen mayor importancia. El pueblo argentino (como «colectivo social», citando al interventor) ya hace tiempo que visualizó claramente la situación. Las denuncias de los trabajadores y trabajadoras del organismo, contenidos en sus organizaciones sindicales ATE y CTA, y acompañados por innumerables personalidades, asociaciones civiles, organizaciones de derechos humanos, gremiales, sociales y políticas, así como ciudadanos sin inserción orgánica, han rodeado esta lucha y permitieron que el mensaje sea comprendido. Constituido ya como problemática nacional, sólo falta que se termine con el hostigamiento interno, se resuelvan las situaciones de precariedad laboral que afectan al instituto, y se vayan la intervención, la patota y el FMI.
—La autora fue directora de la Encuesta Permanente de Hogares del INDEC.
Fuente: La Nación, 18/04/15.
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Costa aseguró que la inflación en 2015 será de 15%
Pronóstico económico: Afirmó que «los precios suben pero a una tasa cada vez menor». Sobre los aumentos en autos, dijo que no se correspondió con una suba de costos.
El secretario de Comercio Interior, Augusto Costa, garantizó que se va a cumplir con la pauta de inflación de este año de 15,6% contemplada en el Presupuesto, y afirmó que «los precios suben pero a una tasa cada vez menor«.
«A partir de la política macroeconómica y la política específica, los precios se fueron desacelerando y llegamos a fin de año (2014) con tasas de suba de precios convergentes hacia niveles mucho más razonables en función de lo que es la estructura de la economía y que a nosotros nos dan la perspectiva de que estamos tendiendo a cumplir con el Presupuesto 2015», señaló.
Consultado sobre el aumento aplicado por la industria automotriz a los valores de autos nuevos, el secretario aseguró que según el análisis de su cartera «a partir de una estructura de costos típicos de una automotriz, los precios subieron mucho más«.
«No hay un movimiento de costos que se corresponda con el movimiento de precios», y agregó que «eso fue reconocido por las propias automotrices», al tiempo que previno que el gobierno siempre «está analizando si hay algún tipo de sancionable por parte de alguna empresa».
Sobre la asignación de divisas a las automotrices, explicó que «el criterio es permitir que todo lo que tenga que ver con insumos y autopartes esté garantizado para que no haya ningún problema en materia de actividad productiva por faltante de insumos o piezas».
En cuanto a la puesta en marcha del Observatorio de Precios, el funcionario planteó que una de las primera conclusiones es que «la información para poder hacer un análisis riguroso sobre la distribución de la renta a lo largo de las cadenas es absolutamente deficiente».
Costa indicó en una entrevista publicada por Tiempo Argentino que en el próximo encuentro del Observatorio se hará un primer diagnóstico de la cadena del cuero, curtiembres, marroquinería y calzado.
Fuente: Clarín, 22/02/15.
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