Disponer de un correcto y oportuno diagnóstico de la situación económica del país es fundamental para llevar a cabo políticas económicas adecuadas. En Uruguay, el principal indicador de actividad económica, el Producto Interno Bruto, se obtiene de forma trimestral y con un rezago de cerca de 80 días. Esto dificulta la reacción a tiempo de parte de las autoridades y lleva a que sea de especial interés la realización de predicciones sobre el nivel de actividad.
El Documento de Trabajo de BCU Nº 004-2022 se propone estimar, evaluar y comparar el desempeño predictivo de los modelos ADL-MIDAS, U-MIDAS y TF-MIDAS en el ejercicio de predicciones de muy corto plazo del nivel de actividad de la economía uruguaya.
Estos modelos se enmarcan dentro de la literatura de
nowcasting, la cual se caracteriza por explotar la disponibilidad de indicadores contemporáneos para predecir un agregado que, debido a su frecuencia o su mayor rezago de publicación, aún no está disponible. En Uruguay los datos de las cuentas nacionales se publican de forma trimestral y con un rezago de cerca de 80 días, mientras que otras series de actividad relevantes, como la producción industrial o la información sobre el mercado de trabajo, se encuentran disponibles con anterioridad y en frecuencia mensual. Los modelos MIDAS permiten explotar de forma parsimoniosa esta información que se encuentra en distintas frecuencias.
El autor evalúa la capacidad predictiva de las tres metodologías MIDAS consideradas en dos períodos de evaluación solapados, uno desde el primer trimestre de 2016 hasta el segundo trimestre de 2021 (incluyendo la pandemia del COVID-19) y otro desde el primer trimestre de 2016 hasta el cuarto trimestre de 2019. Para cada uno de los trimestres proyectados se realizan 2 predicciones: una primera predicción considerada
forecasting, y una segunda predicción considerada
nowcasting.
Conclusiones
La pandemia de COVID-19 supuso una mayor dificultad para generar predicciones certeras del nivel de actividad. En este contexto, la metodología TF-MIDAS resultó ser la que realizó predicciones más precisas, tanto en
nowcasting como en
forecasting. Las metodologías U-MIDAS y ADL-MIDAS, por su parte, obtuvieron un desempeño predictivo similar en ambos horizontes de predicción.
El mejor desempeño relativo de la metodología TF-MIDAS se observó principalmente en los años 2020 y 2021, si bien la capacidad predictiva empeoró respecto a los años anteriores, a causa de la irrupción del COVID-19. Cuando se excluye este período, la RECM (raíz del error cuadrático medio)[1] de las tres metodologías es similar, tanto para
nowcasting como para
forecasting, y en todos los casos es menor que la de los modelos
benchmark considerados.
Los modelos TF-MIDAS serían entonces especialmente recomendables para aquellos períodos con mayor inestabilidad e incertidumbre, mientras que en períodos más estables cualquiera de las tres metodologías MIDAS analizadas reporta un desempeño predictivo similar y superior al de los modelos
benchmark considerados.
Notas
[1] Raíz del error cuadrático medio: es una medida de uso frecuente de las diferencias entre los valores predichos por un modelo o un estimador y los valores observados.
Documento de trabajo
 | Etchegaray, S. (2022). Proyecciones macroeconómicas con datos en frecuencias mixtas. Modelos ADL-MIDAS, U-MIDAS y TF-MIDAS con aplicaciones para Uruguay.
Documento de trabajo, 004-2022. Banco Central del Uruguay. |
