Nowcasting del PIB para Uruguay

Alejo Estavillo

Gabriela Mordecki

La implementación de políticas públicas por parte del Estado -sean estas de empleo, transferencias, productivas, o de otra naturaleza- persiguen distintos objetivos, pero comparten un requisito en común: ser oportunas y suficientes. Por esta razón, es imprescindible que los policy makers cuenten con información de forma frecuente, para que las decisiones -que toman en tiempo real- puedan ser correctamente planificadas y sobre todo tener el impacto esperado.

El Producto Interno Bruto (PIB) de un país, si bien ha recibido diversas críticas como indicador de bienestar general, continúa siendo uno de los principales indicadores -sino el más importante- a la hora de monitorear el estado de la economía (Van den Bergh, 2009).

Sin embargo, en Uruguay al igual que en otros países, este indicador agregado solamente está disponible con un rezago de entre 80 y 90 días. Por esta razón, desarrollar herramientas que permitan monitorear en tiempo real el avance de la economía resulta crucial tanto para la implementación de políticas públicas como para la toma de decisiones del sector privado. Y esto cobra mayor relevancia en tiempos de crisis agudas, cuando la producción cae en forma abrupta (Mateauda Espinosa, 2022). 

Afortunadamente, desde finales del siglo XX el avance de las tecnologías de la información entre otros factores coadyuvantes, ha permitido la multiplicación de diversas estadísticas de mayor frecuencia y que presentan distintos grados de correlación con el PIB. De esta forma, se puede explorar las relaciones entre los distintos indicadores y la variable de interés para obtener predicciones en tiempo real (Banbura et al., 2010). Sobre esta idea de base que la literatura ha dado en llamar nowcasting -o predicción del ahora-, se han desarrollado distintas metodologías y aproximaciones. Su objetivo, sin embargo, es el mismo: a pesar de hacerlo con estrategias distintas, todas ellas modelan las relaciones entre el PIB y sus determinantes en base a modelos estadísticos, sin pretender necesariamente dar interpretaciones causales (Mateauda Espinosa, 2022). En otras palabras, buscan acertar al resultado y no explicarlo. A modo de ejemplo, podemos intentar estimar cual será el PIB trimestral a partir del número de turistas que llegaron en cada mes, o cuál fue la facturación de energía eléctrica semana a semana.

En nuestro trabajo nos proponemos justamente llevar a cabo un ejercicio de nowcasting para el PIB uruguayo a través de una de las metodologías que, pese a su sencillez conceptual, ha presentado el mejor desempeño para este caso de estudio de acuerdo con la literatura (Mateauda Espinosa, 2022). Para ello consideramos distintas variables de frecuencia mensual como las exportaciones e importaciones, la venta de autos 0km, la llegada de turistas, la producción de la industria manufacturera (IVF), la faena de vacunos, la recaudación de DGI, la facturación de energía eléctrica del sector de comercio y servicios, un índice de las expectativas de los empresarios industriales, el índice de salario real del INE, la tasa de empleo y el riesgo país, además de dos indicadores mensuales de la actividad económica para Argentina y Brasil (EMAE y IBCBR, respectivamente). Adicionalmente, se tienen en cuenta aspectos coyunturales o temporales que también podrían estar afectando la producción, como la sequía o el Covid-19.

Por otra parte, de forma complementaria a este ejercicio, procuramos aprovechar la publicación del nuevo Indicador Mensual de Actividad Económica (IMAE) que publica el Banco Central del Uruguay (BCU) para ajustar nuestras predicciones. 

En base a una combinación de estas dos metodologías y con datos hasta noviembre-diciembre de 2023, esperamos que la economía haya crecido aproximadamente 0,18% en el promedio del año y –sumando información para enero de 2024- adelantamos una expansión considerablemente mayor para el primer trimestre de 2024 (4,9% en la comparación interanual). A medida que se disponga de más información se actualizará esta proyección.

Figura 1. Proyecciones para el PIB de Uruguay en 2023 y I-2024

Además de esta proyección propiamente dicha se realizaron otras dentro de la muestra: es decir, estimaciones de cuánto podíamos esperar que creciera o cayera la economía con información hasta una fecha determinada, que luego se comparan con el crecimiento efectivo. Como es de esperar, esto tiene por objetivo evaluar la capacidad predictiva del modelo. De los dos ejercicios que se llevaron a cabo, uno incluye información hasta marzo de 2020 -buscando así adelantar la contracción por la crisis de Covid-19- y el otro hasta diciembre de 2018, considerando a los primeros trimestres de 2019 como un período de relativa estabilidad.

En tanto, los resultados en tiempos de estabilidad muestran una mejor capacidad predictiva en comparación con el modelo base de comparación, que se basa únicamente en la propia dinámica del PIB para predecir sus valores futuros. Adicionalmente, en el caso de la recesión vinculada a la pandemia, se encuentra que el modelo logra predecir con notable exactitud el piso que alcanzaría la economía, pese a una tendencia a sobreestimar las contracciones trimestrales.

Sin embargo, en consonancia con los antecedentes locales, las estimaciones generadas en este estudio siguen presentando errores no despreciables, teniendo en cuenta la finalidad prevista de estos modelos. Así pues, se estima necesario continuar ajustando detalles de este documento de trabajo preliminar, además de actualizar la información y las proyecciones, fundamentales para poder seguir la coyuntura de la economía uruguaya.

Figura 2. Proyecciones del impacto del Covid-19 sobre el PIB de Uruguay

Bibliografía

Banbura, M., Giannone, D., and Reichlin, L. (2010). Nowcasting. ECB working paper.

Mateauda Espinosa, M. (2022). Nowcasting del PIB de Uruguay: evaluación del desempeño de los modelos en las crisis de 2002 y 2020. Tesis de maestría, FCEA, Udelar.

Van den Bergh, J. C. (2009). The GDP paradox. Journal of economic psychology, 30(2):117–135.