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TIPS PARA HACER PRONÓSTICOS MACROECONÓMICOS
Se me ocurrió que podía ser útil una pequeña guía de consejos para aquellos que estén empezando a trabajar en esto (y tal vez para los que tienen alguna experiencia también). Son cosas que quizás están en los libros y quizás no, pero que considero útiles para el oficio y las aprendí de mi experiencia personal (hace 15 años que hago estas cosas). No son “reglas” ni ahí, pero sí consejos:
1- No enloquecerse por predecir perfectamente bien la muestra sobre la que estás estimando el modelo. Hay que concentrarse en minimizar el error de pronóstico FUERA de muestra. Si estimas muy bien la muestra, corres riesgo de sobreajustarte a esos datos y perder capacidad predictiva/de generalización.
2- Intentar que el modelo sea lo más parsimonioso posible. Usar la menor cantidad de variables que sean necesarias para captar adecuadamente lo que buscas predecir. Cuántas más variables se agreguen, se corre riesgo de meter solo ruido y poca información valiosa (y a la vez hacer más tedioso el proceso de estimación e inferencia).
2bis- Hay técnicas de aprendizaje automático (machine learning) y econométricas tradicionales que ayudan a achicar/jerarquizar el número de variables relevantes y separar el ruido de lo que no lo es, pero también existe la necesidad de tener cierto criterio experto/marco teórico que el pronosticador debe usar para terminar de decidir qué queda afuera y qué no.
3- Si te interesa pronosticar una variable que tiene “sub-componentes”, recomiendo pronosticar el agregado primero, no pronosticar las partes y después sumarlas. Si se pronostica cada parte y luego las sumas, estarás sumando los errores de pronóstico de cada sub-componente. Por ejemplo, si queres predecir el PIB, comenzaría primero por pronosticar el agregado, y en todo caso luego hacer los subcomponentes por otra parte y al final chequear consistencia entre los dos ejercicios. En general, es más preciso pronosticar derecho el agregado.
4- No todo modelo es un martillo y no todo pronóstico es un clavo. En general, se usan técnicas distintas para pronosticar a corto plazo y a largo plazo, o a distintas frecuencias temporales (diaria, mensual, trimestral, anual). Necesitas distintas herramientas. Y siempre salen nuevas, es importante mantenerse actualizado. Aunque es verdad también que "lo viejo funciona" dentro de todo bien.
5- Siempre chequear/limpiar estacionalidad de las variables, fundamentalmente cuando las variables que incluis en el modelo tienen patrones estacionales distintos (casi siempre).
6- Los modelos pifian, obviamente, pero deben pifiar en promedio tanto por arriba como por abajo. Si siempre sobre(sub)estiman para el mismo lado, entonces el modelo tiene un sesgo (y se debería corregir).
7- La vida cambia, los modelos cambian. Cuando cambia el entorno, es altamente probable que los parámetros del modelo que tanto te costó calcular queden obsoletos, por lo que es necesario re-estimarlo cada cierto tiempo o cuando hay grandes cambios de contextos. Las elasticidades/relaciones entre variables no son completamente estáticas ni están escritas en piedra.
Espero que sean útiles estos consejos. Si se les ocurre alguna otra cosa valiosa escríbanme.
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