Centro de Información Estadística del Notariado

Índice Único Informatizado

División de análisis estadísticos

Para que la información estadística notarial sea adecuada para la difusión y útil para la sociedad, se han realizado ciertas tareas previas de diseño y adaptación de la información y planificado las rutinas para el procesamiento de los datos y el análisis e interpretación de la información más relevante, que serán desarrollados a partir de la puesta en funcionamiento del Centro de Información Estadística Notarial. Esta labor de adaptación de la información contenida en el Índice Único Informatizado para su posterior difusión ha sido realizada por Solchaga Recio & asociados, en colaboración con el Consejo General del Notariado y la Agencia Notarial de Certificación, Ancert.

Solchaga Recio & asociados es una consultora especializada en asesoramiento estratégico y en análisis económico, regulatorio y financiero. Además, cuenta con un Servicio de Estudios especializado en el análisis del entorno macroeconómico e institucional.

El trabajo de Solchaga Recio & asociados en el lanzamiento del Centro de Información Estadística Notarial se ha centrado en los siguientes aspectos:  

  1. Definir el público objetivo de la información estadística notarial y conocer sus necesidades
    Para ello se identificaron los diferentes públicos objetivos del Centro de Información Estadística Notarial (investigadores, servicios de estudios, analistas económicos, organismos públicos, prensa especializada y prensa generalista) y se mantuvieron reuniones con ellos orientadas a conocer sus necesidades específicas, con el fin de que la información estadística notarial puesta a su disposición en el Centro de Información Estadística Notarial les resulte de utilidad.
  2. Analizar y procesar la información original contenida en el Índice Único Informatizado
    La riqueza del Índice Único Informatizado radica en la gran cantidad de información que contiene, sobre muy diversos aspectos de la esfera económica, jurídica y social de España, y con un nivel de desagregación muy elevado. Sin embargo, la necesidad de asegurar que los datos e informaciones que se difunden públicamente en el Centro de Información Estadística Notarial cumplen adecuadamente con los requisitos de confidencialidad que establece la regulación ha hecho necesario agregar los datos primarios.
    Por tanto, dado que la información contenida en el Índice Único Informatizado no puede ofrecerse directamente por motivos de confidencialidad, se ha realizado un proceso de agregación geográfica, temporal y de variables de naturaleza similar. Con todo, se ha mantenido en la medida de lo posible un elevado nivel de desagregación, que aporta valor a los datos, de forma que se ha realizado la mínima agregación que permitiera salvaguardar la confidencialidad.
    De este proceso se ha derivado el diseño final de la información que será ofrecida en el Centro de Información Estadística Notarial, con el contenido de cada serie y su dimensión geográfica y temporal.
  3. Diseñar y planificar las técnicas de tratamiento de la información
    Para garantizar la utilización óptima del potencial de los datos estadísticos notariales, se ofrecerán las variables más relevantes, además de en su forma original, corregidas por su componente estacional, y se realizará una estimación de los datos para los que no se dispone de información completa con el fin de ofrecer un servicio altamente actualizado. Este tratamiento de los datos nos ha permitido publicar la información estadística con un retraso de menos de 25 días, lo que supone un avance muy significativo frente a lo que es habitual en este tipo de estadísticas.
    El software empleado para el tratamiento previo de las series, su desestacionalización y extrapolación es TRAMO-SEATS [1], programa ampliamente utilizado para series temporales en las principales agencias de estadística mundiales y recomendado específicamente, entre otros, por Eurostat. 

    3.1. Desestacionalización
    Algunas series contenidas en el Índice Único Informatizado pueden estar influenciadas por fluctuaciones estacionales y efectos calendario, lo que puede dificultar la comparación de datos entre distintos periodos temporales. Sin embargo, a través de un proceso de desestacionalización es posible filtrar y eliminar las fluctuaciones estacionales habituales y los efectos calendario, que tienen lugar en los mismos momentos temporales con intensidad similar de forma recurrente.
    Siguiendo la práctica habitual de las agencias de estadística, se ofrecerán, además de las series originales, las series más relevantes desestacionalizadas, para facilitar la comparación de periodos temporales sub-anuales.

    3.2. Extrapolación
    Una de las mayores ventajas de la base de datos notarial se debe a la elevada actualización de los datos ofrecidos, que es posible gracias al hecho de que los notarios remiten continuamente a Ancert la información que constituye el Índice Único Informatizado. Para potenciar este valor, la publicación de las series en el Centro de Información Estadística Notarial no se aplaza hasta la completa recepción de toda la información, si no que, con la disponibilidad de un porcentaje de respuesta suficiente, se estima el dato final, que será remplazado por el definitivo una vez se disponga de esa información.
    Para realizar la estimación puntual se utilizará la metodología de predicción basada en modelos ARIMA, teniendo en cuenta el porcentaje de respuesta.
  4. Elaboración periódica de notas de prensa
    Considerando la especial relevancia de dos de los ámbitos de la base de datos notarial, inmobiliario y sociedades, se publicarán periódicamente notas de prensa describiendo y analizando la información más destacable sobre ellos, para profundizar en mayor medida en los datos y en su interpretación.

Saber más sobre los datos estadísticos y su tratamiento en CIEN
Si lo desea, puede ampliar la información aportada en esta sección consultando la siguiente documentación:

 

[1] TRAMO (Time Regression with ARIMA noise, Missing values and Outliers) y SEATS (Signal Extraction in ARIMA Time Series), de Gómez y Maravall (1996). 

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