Modelo nowcast con factores dinámicos para la estimación trimestral del PIB real para el Ecuador
| Autor | Francisco López - Emanuel Yaselga - Francisco Espinosa |
| Cargo | Banco Central del Ecuador |
| Páginas | 30-75 |
Volúmen 31 • Número 1
e-ISSN: 2697-3367
Revista
Cuestiones Económicas
Información
Recibido:
30 de marzo de 2021
Aceptado:
1 de junio de 2021
Resumen
La información oportuna con respecto al estado de la economía es crucial para el
diseño y la implementación de políticas informadas. La publicación del producto
interno bruto (PIB) en el Ecuador tiene un rezago aproximadamente de tres meses.
Por este motivo, se propone la implementación de metodologías nowcasting mediante
factores dinámicos, que permiten explotar información con menor periodicidad para
estimar variables con mayor periodicidad. En este estudio, se presentan dos modelos
nowcast (EMOE —31 variables, 5 factores y 5 rezagos— y ventas agregadas —25
variables, 4 factores y 5 rezagos—), debido a que la combinación o agregación de
estimaciones conduce a mejoras en la precisión del pronóstico, por lo que represen-
tan un mejoramiento con respecto a contar con un único modelo. Adicionalmente, la
coyuntura del COVID-19 ha representado un desafío adicional en la estimación de
estos modelos en el corto plazo porque ha producido quiebres o cambios temporales en
algunos indicadores económicos, por lo que se realizaron ajustes para contrarrestar los
efectos temporales que podría tener la caída del PIB en las estimaciones subsecuentes.
Modelo nowcast con factores
dinámicos para l a estimación
trimestral del PIB real para el
Ecuador
Francisco López, Emanuel Yaselga y Francisco Espinosa*
Palabras clave:
Nowcasting
Factores dinámicos
Producto interno bruto
Clasificación JEL:
C33, C53, E37
*Banco Central del Ecuador. Los comentarios emitidos en el documento son criterios propios de los autores y no reflejan
necesariamente las de la institución. Correo electrónico: francisco.lopez.luz@gmail.com.
Copyright © 2021 López et al. Los autores conservan los derechos de autor del artículo. El artículo se distribuye bajo la licencia
Creative Commons Attribution 4.0 License.
DOI:
https://doi.org/10.47550/
RCE/31.1.2
Revista
Cuestiones Económicas
Volúmen 31 • Número 1
e-ISSN: 2697-3367
*Central Bank of Ecuador. The comments made in this document are the authors’ own criteria and do not necessarily reflect
the views of the institution. E-mail: francisco.lopez.luz@gmail.com.
Copyright © 2021 López et al. Authors retain the copyright of this article. This article is published under the terms of the
Creative Commons Attribution Licence 4.0.
JEL:
C33, C53, E37
Keywords:
Nowcasting
Dynamic factor models
Gross domestic product
Abstract
Timely information with respect to the state of the economy is crucial for informed
policy design and implementation. In Ecuador, the publication of the gross domestic
product (GDP) lags approximately by three months. For this reason, we propose
the implementation of nowcasting methodology using dynamic factors that use
data published higher frequency to estimate variables with reduced frequency of
publication. In this paper, two nowcast models are presented (EMOE—31 variables,
5 factors and 5 lags; and Aggregate Sales —25 variables, 4 factors and 5 lags)
because the combination or aggregation of estimates leads to improvements in
forecast accuracy and provides an improvement relative to a single model because it
improves the forecasting accuracy. Addition- ally, the COVID-19 crisis represents a
new challenge in the estimation capacity of these models in the short term because
it produced breaks or temporary changes in some economic indicators. For this
reason, adjustments were made to the model to counteract the temporary effects
that the fall in GDP could have on subsequent estimates.
Article Info
Received:
30th March 2021
Accepted:
1st June 2021
A Nowcasting Model using
dynamic factors to estimate
real quarterly GDP in Ecuador
Francisco López, Emanuel Yaselga and Francisco Espinosa*
DOI:
https://doi.org/10.47550/
RCE/31.1.2
Modelo nowcast con factores dinámicos para la estimación trimestral del PIB
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López, Yaselga y Espinosa
1. INTRODUCCIÓN
La información oportuna con respecto al estado de la economía es crucial para el
diseño y la implementación de políticas informadas. El crecimiento del producto
interno bruto (PIB), un indicador clave del estado de la economía, usualmente se
publica con un rezago de más de un mes en la mayoría de los países y suele tener
una periodicidad trimestral. Por este motivo, cualquier análisis relacionado con este
indicador tiende a ser retrospectivo, lo que limita la acción a los hacedores de polí-
tica y a los participantes de mercados financieros, cuyas decisiones dependen de la
disponibilidad de información precisa y actualizada. Sin embargo, los bancos cen-
trales disponen de información con más alta frecuencia que el PIB, entre las que se
encuentran indicadores macroeconómicos y financieros. Por este motivo, es relevante
el uso de metodologías que permitan explotar esta información, creando bases de
datos en las que se incluyan variables que ayuden a predecir el comportamiento de
la economía a tiempo real. La relevancia de obtener estos resultados es poder contar
con un instrumento que permita a los hacedores de política pública tomar decisiones
oportunas.
Una metodología relevante que aplica el uso de tal información de alta frecuen-
cia para pronosticar el comportamiento de la economía actual se llama nowcasting.
El término es una contracción de las palabras ahora (now) y pronóstico (forecast), es
decir, se refiere a pronóstico en tiempo real. Esta metodología se ha usado usualmente
para predicciones meteorológicas, aunque recientemente se lo utiliza en el campo
económico (Giannone, Reichlin y Small, 2008). De hecho, se han detectado estudios
en los cuales se utilizan modelos nowcasting para estimar el crecimiento del PIB en
tiempo real de varios países como Estados Unidos (Bánbura, Giannone, Modugno y
Reichlin, 2013), Brasil (Bragoli, Metelli y Modugno, 2014), México (Caruso, 2015),
los BRIC1 (Caruso, 2015, Dahlhaus, Guénette y Vasishtha, 2015), Turquía (Modugno,
Soybilgen y Yazgan, 2016), Ecuador (Casares, 2017; González-Astudillo y Baque-
ro,2018; y, Yaselga, 2019), entre otros. Una característica general de estos estudios
es que todos ellos utilizan modelos de factores dinámicos (DFM).
En el presente estudio, siguiendo la programación realizada por Solberger
y Spanberg (2019), se utiliza la metodología nowcasting, implementada mediante
factores dinámicos. El método resume y explota la información de indicadores o
variables que tienen menor periodicidad que el PIB, sin incurrir en la maldición de
la dimensión, y así estima el crecimiento de la economía. Para ello, se agrupan estas
variables en pocos factores mediante el análisis de componentes principales (ACP),
con lo que se garantiza que los mismos expliquen gran parte de la variabilidad de las
variables (Forni, Hallin, Lippi y Reichlin, 2000). La relevancia de utilizar un modelo
de factores dinámicos es que es una herramienta que permite explotar la dinámica
1 Brasil, Rusia, India y China, e incluyen a México en este estudio.
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