Nowcasting private consumptiontraditional indicators, uncertainty measures, credit cards and some internet data

  1. María Gil 1
  2. Javier J. Pérez 1
  3. A. Jesús Sánchez 2
  4. Alberto Urtasun 1
  1. 1 Banco de España
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    Banco de España

    Madrid, España

    ROR https://ror.org/02f26yq04

  2. 2 Universidad Complutense de Madrid
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    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Revista:
Documentos de trabajo - Banco de España

ISSN: 0213-2710

Año de publicación: 2018

Número: 42

Páginas: 1-50

Tipo: Documento de Trabajo

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Resumen

Este documento se centra en la predicción a corto y medio plazo del consumo privado. La selección de indicadores mensuales en tiempo real se realiza sobre la base de las variables habituales (indicadores cualitativos versus cuantitativos) y de otras menos habituales. Entre las variables de este último grupo se analizan las siguientes: i) variables proxy de la incertidumbre económica y sobre las políticas económicas; ii) operaciones con tarjetas de crédito, medidas tanto en TPV como en cajeros; iii) indicadores basados en búsquedas de términos relacionados con el consumo obtenidas con la herramienta Google Trends. Se estima un conjunto de modelos de frecuencias mixtas (mensual y trimestral) utilizando una base de datos en tiempo real, y se realizan ejercicios empíricos para valorar la capacidad predictiva de los diferentes grupos de indicadores. Los principales resultados son los siguientes: i) los indicadores cuantitativos y los relativos al uso de tarjetas de crédito son los que presentan mejor capacidad predictiva cuando se utilizan individualmente, y esta mejora cuando se combinan; ii) a pesar de lo anterior, los indicadores de opinión son de utilidad para captar señales cualitativas a muy corto plazo (en el horizonte del nowcast); iii) los indicadores de Google y los de incertidumbre añaden información cuando se combinan con los indicadores tradicionales, sobre todo en horizontes de proyección más allá del nowcast, lo que sería consistente con el hecho de que estos indicadores pueden contener información acerca de futuras decisiones de consumo; iv) la combinación de los modelos que incluyen los indicadores que arrojan los mejores resultados tiende a mejorar los resultados obtenidos con combinaciones más amplias de modelos.