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miércoles, febrero 06, 2013

El otro B.L.U.E.

“Falta de timing” me dirán, ahora que está de moda el spanglish, o “Este post atrasa cinco años” o “¿Otra vez con esto?” y tendrán razón, pero quien sabe, quizás puedo salvar el alma de algún pobre desprevenido que caiga en la trampa del cada vez más pequeño grupo de paladares negros defensores de la intervención del INDEC.

Un argumento repetido es que no hay privado que pueda, por la escala necesaria para la tarea, replicar un índice de precios como el que elaboraba el INDEC antes de que decidieran destruirlo. Armar un índice requiere que decenas de encuestadores releven miles de comercios para registrar decenas de miles de precios. Ningún privado cuenta con esta estructura y, por ende, sus índices son poco representativos y no deben ser tomados en serio.

Este argumento, sin embargo, comete un error básico de estadística. Cuando uno tiene una muestra chica, el resultado que obtiene no está “sesgado” - es decir, es sistemáticamente distinto al real que obtendría si pudiera medir todos los precios - sino que, en cambio, tiene mayor varianza, es decir, oscila alrededor del verdadero valor con un margen de error mayor. Al igual que con el cepo cambiario, el problema con el INDEC es el BLUE

Si bien creo que la respuesta es bastante intuitiva, permítanme mostrarles un ejemplo que armé en un Excel que pueden descargar acá*

Imaginen que el siguiente gráfico representa la evolución verdadera de la inflación de los millones de productos que se venden a diario en la economía en cientos de miles de locales.

Ahora bien, ese índice captura el promedio, ponderado de alguna forma, de los precios de cada producto que, a su vez, es el promedio de los precios registrados en cada local. Para ello, en el Excel simulé aleatoriamente el precio de 800 productos distintos que mes a mes van acumulando una inflación igual a la inflación real +- 10%, cifra que se determina de manera aleatoria. Es decir que si, por ejemplo, la inflación de un mes es 1.5% la suba de precio promedio de cada producto se ubica entre 1.58% y 1.43%.

Así, por ejemplo, el acumulado de 36 meses para 9 productos elegidos al azar se ve en el siguiente gráfico. Como se ve, al hacerlo aleatorio se combinan precios que suben un 23% con otros que más que duplican su precio.

Pero esto es el precio promedio de un producto y lo que se registran son productos en locales, con lo cual el siguiente paso es abrir cada producto en una cantidad amplia de locales. Para ello, repito el paso previo simulando, para cada uno de los 800 productos, precios individuales en 70 locales. El precio en cada local oscila alrededor del precio promedio +- 10%. Es decir que si el precio promedio es 1.5, el precio en los locales va de 1.35 a 1.65.

La evolución del precio en cinco locales para uno de los productos se presenta en el siguiente gráfico.

Ahora supongamos que somos el INDEC, con capacidad de relevar el precio de los 800 productos en 70 locales (en realidad se releva aproximadamente el doble, pero el Excel se me hacía demasiado lento). La relación entre esta estimación y la inflación real es la del siguiente gráfico.

Noten como, en primer lugar, aun con una muestra de casi 60.000 precios, la inflación estimada por el INDEC no es la real, sino una estimación que oscila alrededor de ella.

Ahora bien, supongamos que en vez de ser el INDEC somos una consultora privada que artesanalmente recoge cinco precios por producto, en vez de 70. La estimación de la inflación mensual tomando dos grupos de cinco locales es la del siguiente gráfico.

Ahora imaginemos que somos una consultora aún más pequeña o incluso un estudiante que recorre locales y registra no cinco precios de 800 productos sino tan solo de 200. La estimación resultante se presenta en el siguiente gráfico.

Los gráficos muestran como, efectivamente, el Índice del INDEC es mejor que el de los privados. Su varianza es menor y oscila más cerca de la inflación real, mientras los privados en el caso más extremo de 200 productos llegan a tener diferencias de hasta un punto en la variación mensual.

¿Qué pasa si en vez de las variaciones mensuales vemos las interanuales?

A diferencia de un índice que este diseñado para sistemáticamente subestimar la inflación, los índices de los privados presentados arriba no presentan un error con un patrón reconocible sino que simplemente oscilan alrededor del valor real, a veces por arriba, a veces por abajo. Esto lleva a que la desventaja que tienen los privados, que hace que el dato de inflación mensual transmita relativamente poca información, se vaya diluyendo con el tiempo, a medida que se acumulan observaciones. Noten como el margen de error se redujo sensiblemente al pasar a variaciones interanuales, variación que se vuelve aún menos importante para los seis años de intervención del INDEC desde el día del *.

Así que ya saben, el argumento del tamaño muestral ya no sirve, no cinco años después del enchastre. Sólo queda pensar que estamos perpetrando un gigantesco y coordinado complot, aunque por suerte está Moreno y todo el poder del Estado para acallarnos y desarmar las células que subvierten al orden público.

Atentamente

L



*es archivo es grande y tiene pegadas las fórmulas como valores salvo la primer fila de cada grupo de datos, resaltada en un color distinto.

martes, abril 10, 2012

Falsos Positivos

Por Economic Psycho

Algún comentario riguroso avisó de mi tendencia a mezclar conceptos y profundizar poco, y en particular a la insuficiencia de la discusión sobre probabilidades de mi post anterior. Para mostrarle que veces el rigor, de tan aburrido, puede llevar al mortis, le dedico esta nueva intervención (ok, seguro que esta tampoco es rigurosa…).

Dos avisos dos. Uno, este es un post APB, Paenza style. Dos, el mismo no hubiera sido posible sin la inestimable colaboración de GeRo, el mejor profesor de Estadística I de la UBA, y con muy alta probabilidad, del mundo.

Bayes donde bayes, te vamo’ a alentar

Luego de que un test anunciara la presencia de un cáncer de tiroides en la Presidenta, la operación posterior reveló que no tenía la enfermedad. El médico a cargo señaló “la bibliografía internacional estima que ocurren entre un 2 y 4 por ciento de ‘falsos positivos’, es decir, tumores que parecen malignos en el estudio citológico preliminar al microscopio y que los análisis posteriores del órgano extirpado en cirugía determinan que son benignos”. Algunos comunicadores y políticos mostraron su descontento por esta situación, juzgando que el porcentaje era demasiado bajo como para que todo el asunto fuera real.

El problema es que por “falso positivo” pueden entenderse dos cosas. Unos usan la expresión para indicar que, de los que no tienen la enfermedad, entre el 2% o 4% obtienen un test positivo. Esto se conoce como la probabilidad condicional de que dado que se conoce que el individuo no está enfermo, el test dio (erróneamente) positivo. Pero la pregunta relevante que debiera contestarse es en realidad la inversa: habiendo dado positivo un test, ¿cuál es la probabilidad de que el individuo tenga la enfermedad? A la Presidenta se le administró primero un test que dio positivo, que luego se confirmaría o no con la extracción.

Vamos a un ejemplo numérico. El siguiente cuadro se llenó procurando que los números reflejen de manera aproximadamente realista el problema.
Primero examinemos los totales de la última columna. Estamos asumiendo que de una población de un millón de personas, el 0,5% tienen la enfermedad (5000 personas), mientras que el resto (995000) no la tienen. Esto concuerda razonablemente con las estimaciones internacionales. Hacia la izquierda, asumimos que de los 5000 enfermos, el test suele ser erróneo en el 1% de los casos (50). El resto son 4950. En la fila de abajo suponemos que de los 995000 sanos, solo al 0,1% de ellos (995 personas) el test igual les da positivo (erróneo). El resto, 994005, están realmente sanos y el test les da negativo. Las sumas verticales dan 24850 y 975150 respectivamente.

Obsérvese que en esta muestra de 1.000.000 de personas la gente enferma es poca y la sana mucha. El efecto que esto produce es que si miramos la segunda columna (test negativo), los dos números son muy diferentes, pero si observamos la primera columna (test positivo), los números se parecen mucho más.

Ahora las probabilidades condicionales. Tomamos la primera fila y agarramos a los que sabemos que están enfermos (porque fueron operados y se verificó la enfermedad), y nos tomamos la tarea ociosa de aplicarles el test. El cuadro revela que no siempre el test reflejará esto, y en el 1% de los 5000 enfermos (50 personas) el test se equivocará y dirá que están sanos. Por supuesto, esta probabilidad condicional no nos sirve mucho, porque en general uno no tiene primero la información de que la persona está sana o enferma para después testear, sino que lo que se hace primero es un test para después chequear si la enfermedad está o no.

Por lo tanto, estudiemos qué pasa si tengo primero la información del resultado del test. Si antes fuimos por fila, ahora hay que ir por columnas. Tomemos la columna “test negativo”. De los que dieron negativo, que son 994055, solo 50 acabaron teniendo la enfermedad realmente. Este es un porcentaje muy bajo, casi nulo. De modo que si usted tiene un resultado negativo, quédese tranquila porque está sana (al menos con estos números). Y ahora el clímax: si a usted el test le dio positivo, ¿qué probabilidad hay de que tenga la enfermedad? Los positivos han sido 5945, pero de ellos hay 995 que están sanos. Por lo tanto, la probabilidad de que a uno le pase lo que le pasó a la Presidenta es de aproximadamente un 17% (995/5945). Por tanto, aquí no pasó nada raro.

¿¿¿Y la psicología??? ¿¿¿Donde está la psicología???

Todo el punto es que la probabilidad bayesiana es difícil de captar y puede ser engañosa (un corolario de mi post previo). Es posible que se haya llamado “falso positivo” a la probabilidad de que, estando sano, el test sea incorrecto (en nuestro ejemplo un 2%), cuando lo que importa es la probabilidad de que, luego de un test positivo, la mujer esté sana (un 17%).

El ejemplo de los falsos positivos ilustra lo peligroso de suponer que la gente forma probabilidades bayesianas simplemente porque debemos sostener la hipótesis de racionalidad (por caso, para asegurar que un modelo sea “manipulable”). Los médicos que no interpretan las probabilidades correctamente literalmente te matan.

Vamos a las culpas. ¿Faltan materias de estadística en la carrera de medicina? Parece que sí . Y sin embargo, en un experimento propio les propuse a alumnos de Económicas resolver e interpretar una probabilidad bayesiana, peroreescrita en términos de un problema económico. Fallaron miserablemente, aun con varios cuatrimestres (recientes) de estadística y matemática encima. De casi 60 pibes, ni uno solo dio la respuesta correcta exacta (y rigurosa), y solo 5 se acercaron razonablemente. El resto, si ahora se pusiera a estudiar medicina, te mata igual. (No hace falta que crean mis resultados, cualquiera que dé clases en la facu los puede replicar).

What is going on here? Primero, parece haber una cualidad humana ancestral que tiende a huirle a la formalización rigurosa. Simplemente no estamos tuneados para eso, y las resoluciones formales de probabilidades bayesianas son solo un caso más. Segundo, parece que la cosa no es con los cálculos de probabilidades en sí sino con la forma en que se nos presentan. Como quise explicar en el post anterior (con poco éxito), las probabilidades frecuenciales de eventos repetibles son más fáciles de digerir. De hecho, cuando el problema se presenta con frecuencias se tiende a resolver mejor, y el éxito aumenta con representaciones gráficas. Finalmente, tampoco hay que confiarse demasiado del aprendizaje. Los experimentos sugieren que en ciertos cálculos de probabilidad muchas veces no aprendemos más. Sobre esto, puedo profundizar otro día, si todavía me soportan.

Saludos, EP.

martes, diciembre 20, 2011

Historias mínimas de la EPH

Las nuevas bases de datos con microdatos de la EPH llegan con algunas perlitas que salen a la luz escarbando tan sólo un rato. Nuevamente, y como en los casos anteriores desde el día del *, no estoy en condiciones de afirmar que aquí haya tongo, pero si, al menos, que desde 2007 la encuesta se lleva adelante con un grado de impericia que no se veía (¿o quizas se ocultaba?) en el periodo previo.

Algunos ejemplos. 


(a) La población se divide entre activos (gente que o bien tiene o bien está buscando trabajo) e inactivos, donde se ubican los estudiantes y menores, las amas de casa, los jubilados, discapacitados, gente que vive de rentas y el resto. Esta última categoría, reservorio de todo lo que no es facil de catalogar, representaba históricamente 1.75 +- 0.1% de la población. Vean el bailongo que se pega después de la intervención.

 


(b) De acuerdo a la EPH, la población menor a 10 años, cuya proporción fuera lentamente cayendo con el tiempo creció, en un trimestre, un 4.5%, pasando de ser el 15.2% al 15.8% de la población (muy, muy por afuera del intervalo de confianza justificado por el tamaño de la muestra). 

(c) En el siguiente gráfico verá como, de acuerdo a la EPH, en el II trimestre de 2011 la población ocupada en explotaciones de minas y canteras creció un 150%.




Sólo una historia se me ocurre compatible con los tres gráficos. 

(a) La volatilidad en el "otros inactivos" no es sino el reflejo del estado de "fiesta intermitente" en el que una parte de la población viviría desde 2007. Laburo unos meses, junto unos mangos y me voy unos meses de joda, categoría que me deja afuera de rentista, ama de casa, estudiante, etc. (b) En el mediano plazo, la promiscuidad poblacional se refleja en el segundo gráfico, un nuevo baby boom. (c) espantados por la flamante paternidad, estos inactivos intermitentes huyen al páramo más recóndito del país, a 600 metros bajo el suelo....

...prefiero pensar que es eso, y no que hay algo roto en la EPH.



lunes, diciembre 19, 2011

La industria de Schrödinger

Según el INDEC, en el tercer trimestre la industria habría crecido en un año un 10.5% (Según Cuentas Nacionales) o 5.7% (según la EMI).


jueves, noviembre 18, 2010

Para Rollo con cariño

Querido Rollo:

   La serie quedó trunca, porque en el medio me debo haber aburrido poniendo mi foco de atención en alguno otra obsesión, pero en el interín logré reconstruir esta serie del EIM, empalmando pre y post Cavallo, recorriendo los viejos anuarios del INDEC (que en su momento motivaron este post) .

Always yours

Ele

pd: ¿Alguien con ganas y tiempo de completar esos datitos que faltan de los 70s? La data deberia estar en los libritos con estadisticas anuales que sacaba el INDEC.

viernes, julio 24, 2009

Comunicado del Departamento de Compilación y Transparencia Estadística

En este acto me comprometo públicamente a que si de acá a 2011 las bases de la EPH vuelven a estar disponibles como lo estaban desde 1974, no sólo voto a Sciolli en las próximas elecciones sino que publico en ESC un video de mi persona cruzando la Nueve de Julio haciendo la vertical en zunga de leopardo con una bolsa de madera en la cabeza con un signo de interrogación pintado con marcador negro grueso.

Como decía El General, antes de dedicarse a escribir canciones caribeñas, la mejor forma de cajonear un problema es crear una comisión ad hoc.

"¿Cuánto cree que tardará, Ministro?" Preguntaban los periodistas "Por favor, no me apresuren. Este es un trabajo que lleva tiempo y esperaremos los resultados de la comisión" contestaba Amado. Si la comisión muestra el 10% de celeridad y eficiencia que la que se vió en la idem que el año pasado decidió el destino de fondos equivalentes al 10% del PBI durante el saqueo previsional, personalmente me consideraré satisfecho.

Mientras tanto, esperando con una pizca, sólo una pizca de ilusión, que el “nuevo INDEC bajo la órbita de Boudu” (¡Gracias Dios por traer a Amado a nuestro rescate!!!) dé alguna señal de reversión de la decadencia institucional, desde ESC continuamos con nuestro esfuerzo hormiga por acercar al público amigo las estadísticas oficiales.

En esta oportunidad, le alcanzamos una nueva actualización del compilado de la Base usuaria de la EPH desde 1974 a 2006.

El esfuerzo fue concentrado en el periodo 1996-2006. En tanto la versión previa incluía sólo la información para el Aglomerado de Gran Buenos Aires, ahora podrá encontrar los registros para los otros 28 relevados por el INDEC, con un total de 2.2 millones de encuestas individuales, en un promedio de alrededor de 100.000 por semestre.

El cuadro siguiente resume la información contenida en la base de datos, nuevamente acompañada por el código fuente utilizado para compilarla desde los archivos originales también disponibles en la Biblioteca ESC*. A diferencia de la versión previa, la base incorpora variables que permiten calcular los ingresos por distintas categorías, su distribución o los niveles de pobreza e indigencia.
Como dijéramos la otra vez, si alguien se encuentra investigando algo en particular y necesita que compilemos alguna variable, no dude en avisar. Recuerde que el Departamento de Compilación y Transparencia Estadística no existe sino para satisfacer los caprichos más inesperados del lector amigo.

Feliz viernes

Ele

*Las bases originales subidas hasta ahora son sólo las de Gran Buenos Aires. El resto pesa mucho y no entra en googlepages. Estoy viendo donde hacerlo para que sean fácilmente accesibles y no me lo borren en 90 días. Si alguien tiene alguna idea, bienvenido.

jueves, junio 25, 2009

Salvados por la Blogroll

ESC sobrevive este periodo de sequia posteril gracias al flujo constante de visitas que llegan para aprovechar la Blogroll 2.0.

Sin embargo, y aunque no se vea, nosotros seguimos trabajando para usted. Nos encontramos aquí reunidos nuevamente para socializar el trabajo que, desde las bambalinas, está haciendo el personal del Departamento de Compilacion y Transparencia Estadística de ESC.

En esta oportunidad, en un gesto de amistad hacia el compañero Sirinivasa quien seguro será quien más sabrá apreciarlo dentro de la BEA, podrán encontrar en la biblioteca de Economista Serial Crónico dos archivos con sendas compilaciones de las Bases de Datos Usuarias de la EPH.

En primer archivo podrán encontrar, en un solo .ZIP, las 44 bases de datos del agromerado de Gran Buenos Aires desde 1974 hasta 2006 listas para ser usadas en el Stata. El archivo comprimido incluye tres documentos con la descripción de los registros para los tres grandes periodos de la Encuesta Permanente de Hogares: Hasta 1995, desde 1995 a 2003 y desde entonces hasta 2006, cuando nuestros tiranitos de turno decidieron dejar de publicarla.

El segundo comprimido vale oro y es el resultado del esfuerzo, aún en marcha, por hacer un empalme de toda esa información en un solo archivo. Los datos a lo largo del tiempo en las bases originales no necesariamente son comparables, tanto por cambios metodológicos, generalmente asociados a mejoras en los formularios de las Encuestas de hogares, como por cambios en el diseño de los registros.

Con ese esfuerzo hemos logrado empalmar, en un solo archivo de más de 400.000 registros individuales diversas variables como Estado de actividad (desocupado, inactivo, ocupado), tipo de desempleado (menos de 6 meses, más de 6 meses, desempleados nuevos, etc) o rama de la actividad de los ocupados (Activ primarias, manufacturas, construcción, etc).

Se comparten también las rutinas “.DO” de Stata que realizan la compilación.

El trabajo de empalme continúa en marcha y está siendo realizado variables por variable, comparando formularios y metodologías, para mantener la mayor homogeneidad posible. Con el tiempo iremos compartiendo nuevas actualizaciones. Si llegás a necesitar con urgencia la compilación de alguna variable en especial, avisanos.

Sin más, Saluda atte.

Elemaco
Economista Jefe
Departamento de Compilación y Transparencia Estadística
Economista Serial Crónico

jueves, junio 18, 2009

Ñoñez

Es una tranquilidad haber llegado a un punto tal en la vida en el que ya no me da culpa ser un ñoño. Es una etapa clave en la maduración del ser humano el llegar a aceptarse, luego de años dedicados a la ñoñez culposa.

Y es que me imagino lo muy humillante que hubiese sido si, durante mi adolescencia, hubiese tenido que describir a mis pares una sensación semejante a la que estoy sintiendo en este momento.

Es inexplicable, injustificada, inmerecida pero, por alguna razón, el haber encontrado las series de delitos por categoría y jurisdicción desde 1970 (continuación de las que usara en este post) libera endorfinas a mi torrente sanguíneo que me fuerzan una sonrisa y una agradable sensación de satisfacción.

No es el objetivo de este post otro que compartir con mis amigos ñoños la base que, con amor, empecé a digitalizar para ustedes, que a partir de hoy estará en la biblioteca.

Con ustedes, Delitos contra la propiedad, delitos contra las personas y Homicidios culposos desde 1973 a 2007 (fuente INDEC).

Los sesudos análisis quedarán para más adelante.



Enjoy

Atte

Ele

PD: Alguien me ayuda con una vaquita para contratar unos pasantes que compilen y digitalicen todo esto. Digo, porque si hay que esperar al relanzamiento del INDEC...

miércoles, noviembre 26, 2008

Asi no vale.

Es desesperante. Sinceramente desesperante.

Comencé el arduo proceso de recopilar información para convencer a Genérico (Que, aleluya hermanos, ya está de nuevo entre nosotros) de que el 81,9% (sic) de los problemas económicos que enfrenta nuestra economía se deben a problemas internos y no al impacto de la crisis global.

En la primera serie que busco, con objetivo de comparar las ventas minoristas en Argentina y en Brasil para mostrar dinámicas distintas, me encuentro con cosas como esta:

Según nuestro gobierno, las cantidades vendidas por los supermercados eran en mayo 2008, un 38% mayores a las de 2007.

Es dura la vida del economista argentino. Pero por suerte llegó el Ministerio de Producción para salvarnos.

Atte

Ele

lunes, octubre 13, 2008

¿El fenómeno INDEC llegó al campo?

Cualquiera que haya dedicado más de cinco minutos al sector agropecuario conoce “Margenes Agropecuarios”. Margenes es algo así como "La Biblia del Campo", fuente de todo conocimiento y sabiduría, como Mariano T. y el Abuelo podrán confirmar. Los datos que mensualmente compila la revista desde hace casi 25 años son el punto de referencia de cualquier trabajo o estimación que quiera realizarse. Más que SAGPYA, más que el INTA, más que el INDEC, más que USDA

…hasta hace cinco meses, cuando la revista traicionó la confianza de sus lectores o, al menos, la de este servidor.

Veamos porque.

Desde sus orígenes la revista presenta estimaciones de gastos de estructura (GE) para distintos tipos de explotaciones agropecuarias. En el año 1998 se incorporan, a las tradicionales estimaciones para cria e invernada, cifras para agricultura y tambos.

Se consideran GE, como se ve en el siguiente gráfico (para Junio de 1998), a los costos fijos de la producción: Gastos de oficina, costos administrativos, asesoramiento técnico, contable, impuestos y tasas (indirectas), movilidad, etc. Los GE, de acuerdo a la composición, al tamaño y a la eficiencia productiva del planteo, puede representar entre el 20% y el 30% de los costos totales*.


La estimación cuenta con un rubro comodín: “Gastos varios e imprevistos” cuya proporción ha sido, históricamente, un plus del 10% sobre los GE.

El 10 de Abril, a 30 días de iniciado el conflicto con el campo, y sin ni siquiera una aclaración o pie de página, y luego de 14 años de estabilidad, el porcentaje subió a 30%, en donde se mantiene hasta la fecha. El resultado directo, obviamente, es reducir, a iguales valores para todos los otros parametros, la rentabilidad de la producción agropecuaria.



Saltar del 10% al 30% ¿Es mucho o poco?

En dólares representa un aumento de costos de $25/$30 por hectárea. Multiplicado por unas 28 millones de hectárea de trigo, maíz, soja, girasol y sorgo menos 5 millones de soja de 2da y sin contar ganadería que son muchos muchos millones más, estamos hablando de U$D 1.000 millones solo por un pequeño cambio inocuo en el numerito.

No me consta la mala intención. Un llamado a la editorial que me permitió personalizar y ponerle una voz a el/los responsables me inclina a pensar que probablemente sea un error por inexperiencia que lobby malintencionado. Yo, por las dudas, revisaré todo tres veces (más) antes de afirmar cualquier cosa basándome en esos datos.

Es un lunes triste. No puedo confiar en el INDEC, no puedo confiar en Márgenes. Mi vida ya no tiene sentido…

Ele

*sin considerar gastos de comercialización ni arrendamientos.

sábado, junio 14, 2008

(más) Mentiras que matan

Por Elemaco:

Una clase que tengo que dar en un par de días me llevó a necesitar la serie que os muestro a continuación. ¿Qué porcentaje de las transferencias del Sector Público Nacional a los Estados Provinciales se realizó por coparticipación y cual no?

Interesante ¿no? Sin embargo, en este post no voy a hablar de la hegemonía K. Notarán que la serie termina en 2006. ¿Saben por qué?

Si pensaron que es porque la Administración Nacional dejo de ofrecer esa información, al menos de manera fácilmente accesible como lo hacía antes)….entonces acertaron.

En enero de 2007, la publicación de la Oficina Nacional de Presupuesto de la Secretaria de Hacienda del Ministerio de Economía, luego de al menos 14 años, decidió modificar la forma de presentar la información. Como puede verse en el siguiente gráfico, disminuye la desagregación de la cuenta “Transferencias Corrientes al sector Público”.



Así, agrego uno más a la lista de “Datos que antes existían pero que el gobierno decidió esconder”, que empieza, pero no termina, con los que detallo a continuación:
• Desagregación de la cuenta “Transferencias Corrientes al sector Público” de la presentación “Ahorro-Inversión” desde Enero de 2007.
Bases usuarias de la EPH desde I Trimestre de 2007
Inflación Nacional en Mayo de 2008 (entre otras conocidas manipuletas de las inflación)
Existencias de granos Por el ONCCA desde Abril de 2008, entre otras muchas publicaciones que dejaron de sacarse desde que asumió su nuevo presidente

¿Me ayudan a completar la lista? ¿Qué información que antes de difundía dejó de hacerse pública (o de facil acceso) en los últimos dos o tres años?

Atte

Elemaco