El documento aplica la metodología de "modelos puente" para predecir la evolución del Índice de Volumen Físico (IVF) del PIB trimestral en el muy corto plazo, a partir del comportamiento de distintos indicadores de actividad de frecuencia mensual. Se desarrollan modelos tanto para el Valor Agregado Bruto (VAB) de los distintos sectores como para el PIB total. Se realizó un ejercicio de predicción pseudo-fuera de la muestra que mostró un buen desempeño predictivo de estos modelos, mejorando la precisión de los pronósticos a medida que se cuenta con más información mensual del trimestre a proyectar.
El objetivo de este trabajo es desarrollar modelos puente que permitan realizar previsiones de corto plazo del PIB en Uruguay. Esto es especialmente relevante para complementar los modelos estructurales, que no son idóneos para plazos cortos, y para ajustar las estimaciones de la demanda de dinero en el marco de la política monetaria. La metodología utilizada se basa en modelos de Función de Transferencia (FT), que relacionan indicadores de alta frecuencia con variables de baja frecuencia.
Para el método directo, se especifica una FT con el PIB trimestral como variable objetivo y promedios trimestrales de varios indicadores mensuales como insumos, tales como ventas de automóviles, exportaciones y producción industrial. El método indirecto obtiene una predicción del PIB a través de la suma de las proyecciones de los distintos VAB sectoriales. Para proyectar estos VAB, se utilizan modelos univariados mensuales armonizados con sus correspondientes indicadores sectoriales de actividad (ISA).
La evaluación de los modelos se realizó mediante un ejercicio pseudo-fuera de la muestra para los datos del PIB del periodo 2011.I - 2015.IV, utilizando indicadores como la raíz del error cuadrático medio (RMSE) y la mediana del error absoluto de proyección (MdAD). Los resultados indican que los modelos puente tienen un mejor desempeño predictivo en comparación con modelos naif y que la precisión de las predicciones mejora al disponer de más datos mensuales del trimestre a proyectar.
El test de igualdad predictiva de Diebold y Mariano mostró que los errores de predicción de los modelos puente son significativamente más bajos que los de los modelos naif, y que el modelo puente indirecto podría superar al modelo de factores dinámicos en precisión predictiva cuando se cuenta con más datos del trimestre a proyectar.
Conclusiones: Los modelos puente desarrollados muestran una buena capacidad predictiva para el PIB trimestral de Uruguay en el corto plazo, superando a modelos naif y siendo complementarios a los modelos estructurales. La precisión de las proyecciones mejora con la disponibilidad de datos mensuales, lo que resalta la importancia de la actualización periódica de estos modelos para el seguimiento de la coyuntura económica. La implementación de estos modelos constituye un avance en la disponibilidad de herramientas para mejorar la proyección del escenario macroeconómico y la política monetaria en Uruguay.
Documento de trabajo
 | Brum, C. & Rodríguez, H. (2016). Modelos puente para proyectar el PIB en el corto plazo. Enfoque sectorial.
Documento de trabajo, 010-2016. Banco Central del Uruguay. |
