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Emilio Blanco
Banco Central de la República Argentina
Universidad de Buenos Aires, Argentina
Laura D'Amato
Banco Central de la República Argentina
Universidad de Buenos Aires, Argentina
Universidad Nacional de La Plata, Argentina
Lorena Garegnani
Banco Central de la República Argentina
Universidad Nacional de La Plata, Argentina
Resumen
En este trabajo utilizamos un amplio conjunto de indicadores diarios y mensuales del ciclo económico para generar una predicción dentro del trimestre (Nowcast) del crecimiento del PIB real. Realizamos las predicciones en base a un pooling de pronósticos bivariados que utilizan esos indicadores como predictores (Nowcast con pooling). También lo hacemos a partir de la estimación de factores subyacentes a un subgrupo de esos indicadores (Nowcast con factores). Al comparar la capacidad predictiva del Nowcast con pooling y con factores con la de un modelo AR(1), sólo el Nowcast con pooling supera en desempeño al AR(1), lo que indica que el uso de la información publicada dentro del trimestre ayuda a mejorar la predicción del PIB. Por consiguiente, la metodología ofrece un enfoque alentador y valioso para brindar información oportuna para la toma de decisiones.
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Fecha de publicación: 01/12/2011
Cómo citar este trabajo: Blanco, E., L. D'Amato y L. Garegnani (2011); "Uso de flujos de información de alta frecuencia para pronósticos de corto plazo de la actividad económica en Argentina", Ensayos Económicos, N°64, Diciembre.