¿Es GDPNow una previsión oficial de la Fed de Atlanta o del presidente del Banco?
No, no es una previsión oficial de la Fed de Atlanta, de su presidente, del Sistema de la Reserva Federal o del FOMC.
¿Se utiliza algún juicio para ajustar las previsiones?
No. Una vez que el modelo GDPNow comienza a pronosticar el crecimiento del PIB para un trimestre determinado, el código no se ajustará hasta después de la estimación «anticipada». Si mejoramos el modelo a lo largo del tiempo, desplegaremos los cambios justo después de la estimación «anticipada» para que las previsiones del trimestre siguiente utilicen una metodología fija para toda su evolución.
¿Cuándo comienzan y terminan las previsiones actuales de crecimiento del PIB en un trimestre determinado?
Las previsiones actuales de crecimiento del PIB real en un trimestre determinado comienzan unos 90 días antes de que se publique la estimación «anticipada» del crecimiento del PIB para el trimestre; terminan el último día hábil con una publicación de datos que GDPNow utiliza y que precede a la fecha de publicación de la estimación anticipada del crecimiento del PIB del Bureau of Economic Analysis (BEA). Excepto después de las revisiones anuales de referencia o exhaustivas del PIB, que suelen producirse a finales de julio, las previsiones actuales de GDPNow para un trimestre suelen comenzar el día de la semana siguiente a la publicación de la estimación anticipada del crecimiento del PIB para el trimestre anterior. Después de las revisiones exhaustivas o de referencia del PIB, la nowcast inicial de GDPNow para el trimestre siguiente puede retrasarse alrededor de una semana hasta que la BEA publique las «tablas detalladas subyacentes» revisadas para las Cuentas Nacionales de Ingresos y Productos.
Por ejemplo, la nowcast inicial de GDPNow del crecimiento del PIB real en el primer trimestre de 2018 tuvo lugar el lunes 29 de enero de 2018, el primer día laborable después del viernes 26 de enero de 2018, cuando se publicó la estimación anticipada del crecimiento del PIB real en el cuarto trimestre de 2017. La previsión final de GDPNow del crecimiento del PIB real en el primer trimestre de 2018 se realizó el 26 de abril de 2018, y la estimación anticipada del crecimiento del PIB real en el primer trimestre de 2018 se publicó el 27 de abril de 2018.
¿Con qué frecuencia se actualiza la previsión de GDPNow?
La previsión del modelo se actualiza seis o siete veces al mes en días laborables, con al menos una de las siguientes publicaciones de datos: Informe del ISM manufacturero, Comercio internacional de bienes y servicios de EE.UU. (FT900), Comercio al por mayor, Informe mensual sobre el comercio al por menor, Nuevas construcciones residenciales, Informe anticipado sobre los fabricantes de bienes duraderos e Ingresos y desembolsos personales. Otros datos, como la producción industrial y la utilización de la capacidad y las ventas de viviendas existentes, también se incorporan al modelo y su impacto en la previsión del modelo se mostrará el siguiente día de la semana con uno de los datos publicados. Las previsiones propias de Blue Chip Economic Indicators y Blue Chip Financial Forecasts que aparecen en el gráfico están disponibles en Aspen Publishers.
¿Cómo puedo acceder a las previsiones históricas del modelo GDPNow?
Estas previsiones están disponibles en esta hoja de cálculo descargable. Consulte la pestaña «Léame» de la hoja de cálculo para ver los hipervínculos a las previsiones históricas y otros datos del modelo. En particular, la pestaña «TrackingDeepArchives» tiene previsiones para el período 2011:Q3-2014:Q1 (antes de que el modelo entrara en funcionamiento), la pestaña «TrackingArchives» tiene previsiones desde 2014:Q2 hasta el último trimestre para el que el BEA ha publicado una estimación anticipada del PIB, y la pestaña «TrackRecord» tiene una comparación de las previsiones históricas del modelo GDPNow con las estimaciones reales de crecimiento del PIB «anticipado» del BEA.
¿Dónde puedo leer sobre los métodos y los datos fuente utilizados en el modelo?
Se ofrece una descripción detallada en un documento de trabajo que describe el modelo. En resumen, el Manual de la NIPA de la BEA ofrece una documentación muy detallada tanto de los datos de origen como de los métodos utilizados para estimar los subcomponentes del PIB. El difunto economista Lawrence Klein, galardonado con el Premio Nobel, fue pionero en muchos de los métodos de «ecuación puente» utilizados para hacer previsiones a corto plazo del crecimiento del PIB utilizando estos datos fuente; un documento de 1989 del que fue coautor con E. Sojo describe el enfoque. Kathleen Navin, economista de Macroeconomic Advisers, ofrece una vista de pájaro que ilustra cómo utilizar un enfoque de ecuación puente en la práctica para mejorar las previsiones del PIB en esta presentación de 2017. Las técnicas econométricas utilizadas en nuestro modelo GDPNow se adaptaron en gran medida de los modelos de nowcasting del PIB descritos en un artículo del Minneapolis Fed Quarterly Review de 1996 por Preston J. Miller y Daniel M. Chin y en un documento de 2008 de David Small, de la Junta, y de los economistas Domenico Giannone y Lucrezia Reichlin.
¿Dónde puedo encontrar previsiones alternativas del crecimiento del PIB?
Para conocer las previsiones del modelo de otros Bancos de la Reserva, consulte el New York Fed Nowcasting Report, el St. Louis Fed Economic News Index: Real GDP Nowcast, el Philadelphia Research Intertemporal Stochastic Model (PRISM), y el modelo de predicción del Banco de la Reserva Federal de Cleveland para el crecimiento del PIB basado en la pendiente de la curva de rendimiento. Moody’s Analytics y Now-Casting.com elaboran previsiones del PIB a corto plazo con modelos propios. Para las previsiones basadas en encuestas, véase la encuesta trimestral de la Reserva Federal de Filadelfia sobre pronósticos profesionales, que incluye previsiones del PIB real y sus principales subcomponentes. La Encuesta de Previsión Económica del Wall Street Journal se realiza mensualmente, y la Encuesta de Actualización Rápida de Moody’s Analytics/CNBC se realiza generalmente varias veces por semana. Ninguna de estas encuestas incluye previsiones de los subcomponentes del PIB.
¿Qué precisión tienen las previsiones de GDPNow? ¿Son más precisas que las previsiones «profesionales»?
El gráfico siguiente muestra las previsiones en tiempo real de GDPNow realizadas justo antes de la publicación de la estimación inicial de la tasa de crecimiento anualizada del PIB real junto con las estimaciones iniciales de la Oficina de Análisis Económico de Estados Unidos.
Desde que empezamos a seguir el crecimiento del PIB con versiones de este modelo en 2011, el error absoluto medio de las previsiones finales de GDPNow es de 0,81 puntos porcentuales. El error medio cuadrático de las previsiones es de 1,24 puntos porcentuales. Estas medidas de precisión cubren las estimaciones iniciales para 2011:T3-2020:T4. Se puede consultar un análisis más detallado de los errores de previsión de GDPNow en las entradas del macroblog situadas aquí y aquí. Hemos introducido algunas mejoras en el modelo desde sus versiones anteriores, y las previsiones del modelo se han vuelto más precisas con el tiempo (el historial completo está aquí). Cuando se realizan pruebas retrospectivas con datos revisados, el error cuadrático medio de la previsión fuera de muestra del modelo con la misma cobertura de datos que tendría un analista justo antes de la estimación «anticipada» es de 1,15 puntos porcentuales para el periodo 2000:T1-2013:T4. El gráfico siguiente muestra cómo las previsiones se vuelven más precisas a medida que se reduce el intervalo entre la fecha en que se realiza la previsión y la próxima fecha de publicación del PIB.
En general, estas métricas de precisión no ofrecen pruebas convincentes de que el modelo sea más preciso que los pronósticos profesionales. El modelo parece funcionar bien en comparación con otros modelos estadísticos convencionales.
¿Cómo se manejan las revisiones de los datos que aún no se reflejan en la última publicación del PIB?
En general, el modelo no intenta anticipar cómo las publicaciones de datos posteriores al último informe del PIB afectarán a las revisiones realizadas en la próxima publicación del PIB. La excepción es el subcomponente «cambio en los inventarios privados», donde las revisiones de la lectura del trimestre anterior afectan al crecimiento del PIB en el trimestre actual. Los usuarios de las previsiones de GDPNow deberían utilizar generalmente las previsiones de la variación de las «exportaciones netas» y la variación de la «variación de los inventarios privados», y no las previsiones de los niveles. Las revisiones de las ventas al por menor se utilizan para anticipar las revisiones de los gastos mensuales reales en el «grupo de control del PCE» y las revisiones de las viviendas iniciadas se utilizan para anticipar las revisiones del valor mensual del gasto en construcción residencial privada puesto en marcha.
¿Comparten su código?
En este momento, no. Sin embargo, la hoja de cálculo de Excel ofrece los detalles numéricos -incluyendo los datos brutos y los parámetros del modelo- de cómo los datos mensuales se convierten en previsiones de los subcomponentes del PIB.
¿Cuáles son las diferencias entre los modelos GDPNow y FRBNY Nowcast? ¿Por qué los dos modelos tienen previsiones diferentes?
El modelo FRBNY Nowcast de crecimiento del PIB real se basa en un modelo de factores dinámicos descrito en esta entrada del blog de Liberty Street. El índice de actividad nacional de la Fed de Chicago y el índice de condiciones empresariales de Aruoba-Diebold-Scotti son indicadores de la actividad económica estimados a partir de modelos de factores. La última previsión del modelo Nowcast del FRBNY, junto con algunas Q&A relacionadas, está disponible aquí.
El GDPNow de la Fed de Atlanta también utiliza un modelo de factor dinámico -basado en un modelo de uno de los economistas de la Fed de Nueva York que fue coautor de la entrada del blog de Liberty Street- pero utiliza el factor sólo como una entrada para rellenar los datos fuente mensuales del PIB que aún no se han publicado. Las estimaciones de este factor dinámico están disponibles en la pestaña Factor de este archivo de Excel.
Los datos fuente mensuales se utilizan entonces para estimar los subcomponentes del PIB, que luego se agregan a una previsión de crecimiento del PIB real. Además de un modelo de factores dinámicos, GDPNow utiliza otras técnicas econométricas, como las «ecuaciones puente» y las autoregresiones vectoriales bayesianas, para realizar una previsión de los subcomponentes del PIB. Los métodos exactos se describen en este documento de trabajo. Los detalles numéricos -incluidos los datos brutos y los parámetros del modelo- que convierten los datos mensuales en previsiones actuales de los subcomponentes del PIB en la última previsión de GDPNow están disponibles en este archivo Excel (véase la pestaña Léame).