Diseño de indicadores económicos regionales basados en expectativas económicas
Por Oscar Claveria, AQR-IREA, Universidad de Barcelona, oclaveria@ub.edu – Enric Monte, Universidad Politécnica de Catalunya, enric.monte@upc.edu – Salvador Torra, Universidad de Barcelona, storra@ub.edu
El diseño de indicadores económicos a nivel regional es de vital importancia para el análisis económico y coyuntural. En el trabajo que hemos realizado (al que se puede acceder desde un enlace al final de esta entrada) se aplican técnicas recientes de programación genética para la construcción automática de indicadores económicos regionales a partir de las expectativas de los expertos sobre un conjunto de variables económicas (consumo privado, gasto público, exportaciones, etc.). Con este objetivo se utiliza la información de las expectativas de los agentes relativas a la dirección del cambio esperada en relación a doce variables de la Encuesta Económica Mundial (World Economic Survey, WES) llevada a cabo por el instituto IFO de Munich.
La programación genética se fundamenta en la implementación de algoritmos evolutivos, los cuales se basan a su vez en la aplicación de los principios de la teoría darwiniana para la solución de problemas de optimización. A diferencia del análisis de regresión convencional, el cual se basa en una determinada especificación del modelo de antemano, este enfoque de modelado empírico optimiza simultáneamente la estructura y los coeficientes. Mediante un proceso de búsqueda en el espacio de todas las expresiones algebraicas posibles definidas por un conjunto de operadores seleccionado, el algoritmo encuentra la forma funcional del modelo que mejor se ajusta a los datos. La adecuación de los modelos va mejorando generación tras generación, hasta alcanzar el ajuste deseado o llegar a un nivel de generaciones prefijado. A través de un proceso de selección natural, el modelo resultante del proceso evolutivo es el que mejor consigue estimar la variable objetivo.
En nuestro caso, la expresión obtenida para cada región muestra la combinación óptima de expectativas para estimar el crecimiento económico en 26 países europeos agrupados en las cinco regiones definidas por Naciones Unidas: Europa Occidental, Europa del Este, Sud de Europa, países Bálticos y países Escandinavos. Este enfoque es particularmente indicado para detectar patrones implícitos en variables cuando su relación es desconocida, como sería el caso, dado que que no existe a priori un modelo que vincule las diferentes expectativas de las encuestas de opinión. Al comparar los modelos resultantes para cada región, observamos que la variable que aparece con mayor frecuencia es la “percepción sobre la economía en su conjunto en comparación con el año anterior”. Este resultado pone de manifiesto que esta es la expectativa de la encuesta con una mayor capacidad predictiva de la actividad económica.
Con el objetivo de evaluar el comportamiento de los indicadores de actividad, éstos se han utilizado para predecir la evolución del PIB en 26 países europeos: Austria, Bélgica, Francia, Alemania, Irlanda, Países Bajos y Reino Unido (Europa Occidental); Bulgaria, la República Checa, Hungría, Polonia, Rumanía y Eslovaquia (Europa del Este); Croacia, Grecia, Italia, Portugal, Eslovenia y España (Europa del Sud); Estonia, Letonia y Lituania (Países Bálticos); y Dinamarca, Finlandia, Noruega y Suecia (Países Escandinavos). Se utiliza información trimestral desde el año 2000 hasta el 2016, reservando los dos últimos años como período extra-muestral para evaluar la capacidad predictiva.
Por un lado, observamos que los indicadores generados empíricamente mejoran su comportamiento predictivo durante los períodos de mayor crecimiento. Por otro, a pesar las diferencias observadas entre regiones, Austria, Eslovaquia, Portugal, Lituania y Suecia son respectivamente las economías de cada región en las que se obtiene la mejor capacidad predictiva. En promedio, es en los Países Bálticos donde se generan las estimaciones de crecimiento económico más precisas. El estudio completo está disponible en https://www.academia.edu/35673464/Empirical_modelling_of_survey-based_expectations_for_the_design_of_economic_indicators_in_five_European_regions
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