Herramientas de Google para la predicción de variables económicas. Una aplicación al Índice Compuesto Coincidente de Actividad Económica de la Provincia de Santa Fe (ICASFe)

Ramiro Emmanuel Jorge

No 4360, Asociación Argentina de Economía Política: Working Papers from Asociación Argentina de Economía Política

Abstract: El paper internaliza información proveniente de las herramientas Google Trends y Google Correlate con el objetivo de predecir de manera oportuna el valor del Índice Compuesto Coincidente de Actividad Económica de la Provincia de Santa Fe (ICASFe), indicador que se publica con dos meses de rezago. Para esto, se identifican aquellos términos cuyos patrones de búsqueda tienen mayor correlación con el ICASFe y luego se plantea un método de agregación para incorporarlos la serie target. Las estimaciones obtenidas con el modelo son contrastadas con datos reales de la serie target (ex post). Los resultados indican que las herramientas y el procedimiento adoptado permiten realizar una estimación consistente y ganar oportunidad respecto a las publicaciones oficiales.

Keywords: Cycles; nowcast; big data; Google tools (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: E27 E32 (search for similar items in EconPapers)
Pages: 20 pages
Date: 2020-11
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