Estás usando una versión más antigua del explorador. Usa una versión compatible para obtener la mejor experiencia en MSN.

Pat Higgins: "Lo actualizamos a medida que se liberan los datos con más influencia en el PIB"

logotipo de Pulso Pulso 16-08-2016 Francisca Guerrero

El economista de la Fed de Atlanta y creador del GDPNow, Pat Higgins, destaca la asertividad que ha mostrado el nuevo instrumento desde que se comenzó a probar hace cinco años. Con su publicación oficial desde julio de 2014, esta proyección al instante del crecimiento de Estados Unidos ha ido ganando prestigio en el mercado y su autor reconoce que los economistas de su país le prestan cada vez más atención.

¿Cuál fue la necesidad que condujo al desarrollo de una estimación semanal del PIB?
Muchas de las previsiones del PIB del personal de investigación de la Fed de Atlanta no tienen previsiones de los subcomponentes del PIB (consumo, inversión, etc.), y/o no se publican más de una vez al mes. Por lo tanto, puede ser difícil darle vida o un marco a la narrativa de estas previsiones alternativas. Actualizamos GDPNow a medida que se liberan los datos con más alta influencia en el crecimiento del PIB. Así, GDPNow proporciona una forma de medir la fortaleza o debilidad de estos datos mediante la comparación de los pronósticos de los modelos antes y después de un lanzamiento en particular.

¿Ha servido a su propósito hasta el momento?
Creo que sí. Sin embargo, hay una serie de otras fuentes de informaciones actuales de crecimiento del PIB real y nuestro personal de investigación continúa siguiendo estos. GDPNow proporciona pronósticos de un modelo en particular que a veces pueden ser diferentes de los pronósticos de otros modelos o de los analistas privados.

¿Qué tan asertivo es el instrumento?, ¿tienen un número al respecto?
Durante el período de cinco años desde que se completó la primera versión de GDPNow el promedio de error de previsión absoluta del modelo ha sido de 0,61 puntos porcentuales. Esta estadística se calcula mediante la comparación del pronóstico final del modelo GDPNow de crecimiento del PIB real (a una tasa anualizada) durante un trimestre con la primera estimación publicada por el Buro de Análisis Económico (BEA) de EEUU. El error de raíz cuadrada media es 0,82 puntos porcentuales respecto al mismo período de 5 años. Una comparación gráfica de los pronósticos de los modelos GDPNow con las estimaciones reales se proporciona en un gráfico en la sección de preguntas frecuentes de la página web de GDPNow. Desde su creación, el modelo ha sido tan preciso como el pronóstico de consenso del Wall Street Journal Economic Forecasting Survey.

¿Cuál es la peculiaridad de su metodología?
Genera pronósticos para los 13 subcomponentes del PIB real. Esos subcomponentes se agregan al PIB real utilizando la metodología de la cadena de ponderación de la BEA. El modelo utiliza una serie de técnicas estadísticas para pronosticar los subcomponentes; un modelo de factores dinámicos, vectores autorregresivos, bayesianos y ecuaciones “puente”, que son regresiones relativas a los datos mensuales de los subcomponentes detallados del PIB.

Más de Pulso

image beaconimage beaconimage beacon