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    El “considerable rezago” de 75 días para conocer el PBI y un modelo predictivo

    Mañana, viernes 16, tras una postergación de un día y casi 80 después de terminado junio, el Banco Central (BCU) informará su estimación del Producto Bruto Interno (PBI) del segundo trimestre. Santiago Etchegaray, un funcionario del organismo, sostiene que el “correcto y oportuno diagnóstico de la situación económica del país es un insumo clave para implementar políticas económicas adecuadas. Sin embargo, el considerable rezago con el que, por lo general, se publican los datos de las cuentas nacionales” —que incluyen el cálculo del PBI— “dificulta la toma de estas decisiones de forma oportuna. En Uruguay, las cuentas nacionales se publican cerca de 75 días después de cerrado el trimestre. Esto lleva a que sea de especial interés la realización de pronósticos sobre el nivel de actividad del último trimestre y qué se espera para el trimestre en curso y el siguiente”, planteó en un análisis publicado por el BCU hace pocos días, basado en su tesis de maestría en Economía de la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de la República.

    Ante esa situación, utilizó tres metodologías para realizar un ejercicio de nowcasting (con datos contemporáneos para predecir un agregado que por su frecuencia, o su mayor rezago, aún no está disponible) y otro de forecasting (la información disponible es anterior al período que se quiere predecir), empleando 25 series mensuales como posibles indicadores de la evolución del PBI de Uruguay. El modelo TF-Midas fue el que permitió obtener predicciones más precisas cuando se incluyó el período de la pandemia de Covid, mientras que en la evaluación hasta el 2019 las tres metodologías lograron resultados similares.

    “En términos generales, la pandemia de Covid-19 supuso una mayor dificultad para generar predicciones certeras”, señaló. En el primer período de evaluación solo los modelos TF-Midas lograron un mejor desempeño que los modelos benchmark en el ejercicio de nowcasting, mientras que en el forecasting ninguna metodología logró vencer a los modelos benchmark. En tanto, cuando se excluyen los datos del 2020 y 2021 las tres metodologías mejoran sustantivamente y vencen a los modelos benchmark en ambos horizontes de predicción analizados.

    El economista asoció la mayor capacidad predictiva observada en los modelos TF-Midas ante un cambio importante como la pandemia a que esta metodología incorpora un componente de medias móviles al término del error del modelo. Por tanto, serían modelos especialmente recomendables para tiempos de “mayor inestabilidad e incertidumbre”, mientras que en períodos más estables cualquiera de las tres metodologías Midas analizadas reportan un desempeño predictivo similar y superior al de los benchmark considerados.