Necesito ayuda es para hoy:
escribir metodologías sobre el impacto en pandemia.
Respuestas a la pregunta
Respuesta:
Este está un poco largo.
El pasado jueves 2 de abril, el ministro de Inclusión, Seguridad Social y Migraciones cifraba el impacto de las medidas de confinamiento y suspensión de la actividad económica en una caída neta de afiliación a la Seguridad Social de 900.000 trabajadores. La pérdida de afiliación en marzo había sido de una magnitud similar a la destrucción de empleo en los meses siguientes a la caída de Lehman Brothers. La diferencia esta vez es que, como consecuencia de la crisis del Covid-19, la destrucción de empleo se había producido en poco más de dos semanas.
Poco podemos añadir respecto a los datos de afiliación desde nuestro post anterior, del pasado 2 de abril. Y es que lamentablemente, el Ministerio sólo pone a disposición de los investigadores los datos de afiliación a mes vencido. Sin embargo, gracias a la metodología que proponemos en este reciente articulo para FEDEA, en el que presentamos un procedimiento para seguir la afiliación diaria, vamos a poder analizar la evolución esperada de dicha variable a partir de la información contenida en los datos de consumo eléctrico que publica cada día Red Eléctrica Española.
Concretamente, el objetivo del trabajo que queremos destacar en este nuevo post es doble. Por un lado, se trata de hacer un seguimiento continuo de la evolución de la serie diaria de afiliación analizando las altas y las bajas, y como para seguir lo que ocurra en el mercado laboral español durante la crisis del COVID-19. Por otro lado, y utilizando el modelo estadístico de series temporales para los flujos diarios de afiliación a la Seguridad Social propuesto en Conde-Ruiz, García, Puch y Ruiz (SERIEs, 2019), vamos a simular escenarios alternativos durante la crisis, y a hacer previsiones sobre la evolución futura de nuestro mercado laboral. Para ello va a ser clave, como hemos dicho, incorporar al modelo el seguimiento de la demanda de energía eléctrica en tiempo real.
Espero que te he ayudado.(@_@)