Un modelo desagregado de predicción en tiempo real del PIB del área del euro

Pablo Burriel ()

Boletín Económico, 2012, issue MAR, 57-67

Abstract: La predicción del PIB a corto plazo es una tarea compleja, entre otros motivos, porque las variables macroeconómicas que son necesarias para ello se publican con bastante retraso, de manera que los datos disponibles son incompletos o insuficientes. En este contexto, los modelos de predicción en tiempo real han demostrado ser una forma útil de seleccionar las señales obtenidas a partir de indicadores mensuales relevantes y de combinarlas en una visión conjunta de la evolución del crecimiento del PIB. En este campo, cabe destacar la metodología desarrollada por Camacho y Pérez Quirós (2008) e implementada en el modelo EURO-STING, que permite incorporar distintas piezas de información relevantes para la previsión del PIB del área del euro, a medida que dicha información está disponible. EURO-STING y otros modelos relacionados se han centrado en la predicción de la evolución del PIB del área del euro desde una perspectiva agregada o directa. Alternativamente, sin embargo, se puede obtener una estimación del crecimiento de la actividad de forma indirecta, como agregación de las predicciones para sus distintos componentes. Una de las ventajas adicionales de esta aproximación es que proporciona además una información muy útil para el análisis coyuntural al evaluar por separado el comportamiento de los principales sectores de la producción, de los componentes del gasto o de los distintos países que conforman la UEM. Esto resulta particularmente relevante en momentos de cambio de ciclo o de elevada incertidumbre como el actual, en los que los indicadores que recogen el sentimiento de los agentes económicos, que se publican con mayor adelanto y por ello son una pieza básica de las previsiones, y los que reflejan el comportamiento efectivo de diferentes sectores o indicadores cuantitativos, en los que se fundamenta la Contabilidad Nacional, pueden proporcionar una visión distinta sobre la evolución de la actividad a nivel agregado. En este artículo se propone un nuevo modelo de predicción del crecimiento del PIB del área del euro, el EURO-STING DESAGREGADO, que combina las aproximaciones directa e indirecta. En una primera etapa, se desarrollan modelos para cada uno de los componentes del PIB por la vertiente de la producción, el gasto y los países. Las predicciones obtenidas se agregan de acuerdo con las reglas de la Contabilidad Nacional, para obtener tres estimaciones indirectas independientes del crecimiento intertrimestral del PIB del área, a las que se añade la estimación directa obtenida con el modelo EURO-STING [véase Camacho y Pérez-Quirós (2008 y 2010)]. A continuación, estas previsiones se combinan de forma eficiente teniendo en cuenta su precisión relativa a lo largo del tiempo, para así extraer la señal del crecimiento de la actividad de forma más precisa. Esta metodología permite desarrollar un modelo lo suficientemente amplio como para incorporar de forma ordenada la información relevante de la UEM y, al mismo tiempo, flexible, al combinar eficientemente cuatro aproximaciones distintas del crecimiento del PIB. De acuerdo con la evaluación histórica de su capacidad predictiva, el EURO-STING DESAGREGADO produce en promedio las previsiones más acertadas del crecimiento del PIB de la eurozona para el período 2004-2011 entre todas las alternativas consideradas, siendo además el que mejor captura tanto la profundidad de la última crisis como el ritmo de la recuperación posterior. El resto del artículo se estructura de la siguiente manera. En el segundo apartado se describen los principales indicadores para el análisis de la actividad económica en el área del euro, así como algunos de los problemas a los que se ha enfrentado la predicción de corto plazo en el período reciente. El tercer apartado describe el modelo, mientras que el cuarto evalúa su capacidad predictiva y funcionamiento como herramienta de predicción en el Banco de España. El último apartado recoge las conclusiones.

Date: 2012
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