ELECCIONES GENERALES

Nueva estimación: PP 117 escaños, PSOE 85, C's 66 y Podemos 40

Nuestro modelo de 15.000 simulaciones anticipa pactos difíciles tras el 20 de diciembre. 

Serán necesarios pactos para sumar 176 diputados y elegir al próximo presidente.

Serán necesarios pactos para sumar 176 diputados y elegir al próximo presidente.

A tres semanas de las elecciones el panorama electoral sigue confuso. Según el promedio de encuestas el PP sería hoy el más votado (27%) y le seguirían PSOE (22%), Ciudadanos (20%) y Podemos (15%). Serán necesarios pactos para sumar 176 diputados y elegir al próximo presidente. Por eso es clave anticipar cuántos escaños logrará cada formación.

A continuación actualizamos nuestra estimación de escaños a partir de un modelo estadístico. El modelo utiliza más de cien sondeos e históricos de resultados para hacer 15.000 simulaciones de las elecciones.

Una estimación de escaños tras 15.000 simulaciones

El primer gráfico muestra los escaños que lograría cada partido y con qué probabilidad.

Cada gráfico es un histograma. El eje x representa un número de escaños y la altura de las barras la probabilidad de que el partido logre ese resultado.

Cada gráfico es un histograma. El eje x representa un número de escaños y la altura de las barras la probabilidad de que el partido logre ese resultado.

Si las elecciones fuesen mañana el PP lograría entre 106 y 127 diputados (ése es el intervalo donde estarían sus resultados con un 50% de probabilidad). El PSOE lograría alrededor de 85 diputados, Ciudadanos, alrededor de 66, y Podemos, entre 33 y 48. Otros ocho partidos lograría representación: CDC, ERC, IU, PNV, Bildu, CC, Geroa Bai y quizás BNG.

La tabla siguiente resume los resultados.

Los escaños que lograría cada partido.

Los escaños que lograría cada partido.

(Nota: he sumado a Podemos junto a sus coaliciones en Cataluña, Comunidad Valenciana y Galicia, aunque incluyen otras fuerzas y es posible que formen grupo propio. En el caso de Galicia, esa coalición incluye también a Izquierda Unida. En Cataluña la coalición logra cuatro o cinco diputados, en Galicia probablemente dos, y en la Comunidad Valenciana alrededor de siete u ocho.)

Los cálculos del modelo indican que para maximizar escaños es importante el puesto en que quede cada partido. En el primer gráfico se observa que las distribuciones de Podemos y Ciudadanos está inclinadas hacía la izquierda, lo que significa que les cuesta convertir sus votos en escaños. Ocurre así, sobre todo, por el efecto mayoritario que introducen las provincias que reparten pocos escaños.

Según el modelo, el partido más beneficiado del efecto mayoritario será el PP. Lograría alrededor del 33% de escaños con un 27% de los votos. El PSOE, beneficiado también, lograría alrededor del 24% de escaños con el 22% de los votos. Ciudadanos saldría ligeramente perjudicado y sumaría el 19% de escaños con un 20% de votos. El más penalizado sería Podemos: tendría un 15% de los votos pero se quedaría en torno a un 11,4% de escaños. Ser tercero es peor que ser segundo. Ser cuarto es mucho peor.

Las mayorías posibles

Para escoger al próximo presidente serán necesarios acuerdos. ¿Pero qué coaliciones son (aritméticamente) posibles? Nuestro modelo de simulación permite calcular sus probabilidades.

Probabilidad de sumar diferentes mayorías.

Probabilidad de sumar diferentes mayorías.

La probabilidad de que el PP y Ciudadanos logren una mayoría de escaños es del 70%. La alternativa con más probabilidades es una coalición a tres bandas para reemplazar a Rajoy. La suma de PSOE, Ciudadanos y Podemos tienen un 88% de probabilidades de lograr una mayoría de diputados. Es un acuerdo más difícil políticamente, aunque no sería necesario que los tres partidos entrasen al gobierno.

Otras alianzas son poco probables. El PSOE y Ciudadanos solo suman escaños suficientes en un 8% del total de simulaciones. Una coalición de izquierdas es todavía menos probable. Una gran coalición de PP y PSOE sumará 176 escaños casi con seguridad, pero políticamente también es complicada.

De aquí al 20 de diciembre

Predecir unas elecciones es siempre díficil. En este caso más aún porque al ruido y la imprecisión de las encuestas se suma otra incertidumbre: saber si van a seguir cambiando las intenciones de los votantes. Los cambios más recientes los podéis ver en el promedio de encuestas.

Así evolucionan las estimaciones de voto.

Así evolucionan las estimaciones de voto.

La cuestión más discutida estos días es si Ciudadanos va a superar al PSOE. Algunas encuestadoras dan al partido de Rivera por delante, otras no. También se discuten los efectos de las coaliciones de Podemos y la posibilidad de que PP y PSOE recuperen votantes al acercarse las urnas.

Responder esas preguntas será un poco más fácil dentro de unos días, cuando el CIS publique su encuesta preelectoral. Esa encuestas servirá también para conocer las particularidades de cada provincia. Con esos datos, y el resto de encuestas que vayamos conociendo, actualizaré nuestro modelo.

METODOLOGÍA

El modelo estima los escaños en cada provincia. Utiliza decenas de sondeos e históricos de resultados para hacer 15.000 simulaciones de las elecciones. Eso opermite estimar cúantos diputados logrará cada partido y con qué probabilidad. El modelo funciona en cuatro pasos.

Paso 1. Obtener un promedio de los sondeos a nivel nacional. Agrego muchas encuestas para conseguir dos cosas: eliminar el error de muestreo y en lugar de confiar en la cocina de un solo encuestador, hacer entre todas una cocina de consenso. La media de encuestas la calculo ponderada por fecha y tamaño de muestra. También hago pequeños ajustes en función del encuestador. Las encuestas que he usado provienen de GAD3, Metroscopia, My Word, Celestetel, Sigma Dos, Invymark, Simple Lógica, NC Report, Encuestamos, Demoscopia Servicios, DYM, GESOP, GETS, TNS Demoscopia y el CIS.

Paso 2. Aproximar el porcentaje de votos en cada provincia. Lo hago usando encuestas a nivel provincial —si las hay— y los resultados de las elecciones autonómicas y municipales de 2015. Con estos datos históricos estimo la distribución territorial de cada partido. Luego uso esa distribución y el promedio nacional (paso 1) para estimar los votos en cada provincia a fecha de hoy. Los datos de las elecciones autónomicas los ajuste de dos formas: mejoro los resultados de Podemos y Ciudadanos en detrimento de PSOE y PP (porque los datos sugieren que los nuevos partidos fueron menos competitivos en las autónomicas de lo que hubiesen sido en unas generales). También penalizo a los partidos autónomicos asumiendo que en unas generales lograrán menos votos. tengo en cuenta los datos de sondeos sobre todos los partidos.

Todos los ajustes los hago de forma que el voto total (que calculo teniendo en cuenta la población de cada provincia) coincide con el promedio de encuestas del paso 1.

Paso 3. Incorporar incertidumbre al modelo. Este paso es fundamental para calcular probabilidades. En esencia consiste en averiguar cuál es la imprecisión esperada de un promedio de encuestas. Para calcular eso he analizado siete elecciones de los últimos años (he hecho un promedio de las encuestas de entonces y he calculado el error que cometieron). La incertidumbre la incorporo como un error de distribución normal con una desviación típica que varía entre 0,6 y 4 en función del porcentaje de votos del partido (los errores son generalmente mayores para partidos con más votos). Una parte de la incertidumbre la asumo como propia de la provincia. Otra parte la asocio con cada partido y la aplico a sus resultados en todo el territorio nacional: es importante hacerlo así para capturar errores sistémicos con un partido.

Paso 4. Simular. El último paso consiste en ejecutar el modelo y hacer 15.000 simulaciones de las elecciones. En cada simulación genero los votos de cada partido y en cada provincia. Lo hago a partir del azar, la media de encuestas, la distribución del voto por territorios y la incertidumbre que he asumido. Con esos votos y aplicando la ley D’Hondt y la barrera mínima del 3% de votos, asigno los escaños en cada una de las cincuenta provincias, en Ceuta y en Melilla.