Sobre los pronósticos de crecimiento económico

Por Daniel Aromí*

Las proyecciones de crecimiento económico constituyen un elemento clave de la trayectoria de la economía de un país. Estas proyecciones son utilizadas para guiar planes de inversión, decisiones de consumo y la confección de políticas públicas. Errores en estas proyecciones pueden explicar importantes eventos macroeconómicos, en algunos casos con nocivas consecuencias[1].   Sin embargo, pese a la importancia de estas previsiones de crecimiento, hay pocas certezas sobre la forma en que emergen las expectativas de crecimiento y cuáles son sus propiedades.

Una estrategia para el estudio de pronósticos consiste en evaluar la forma en que estos responden ante la llegada de noticias y opiniones. Por ejemplo, se puede evaluar si, luego de la llegada de información favorable o negativa, se observan sesgos en los pronósticos. Si la información disponible es incorporada eficientemente no se observarían sesgos ya que los errores de sobreestimación tenderían a cancelarse con los errores de subestimación. Por otro lado, pueden observarse sesgos si existen niveles importantes de inatención o errores en el procesamiento de información. El conocimiento adquirido a través de este tipo de estudios puede asistir en el estudio del ciclo económico, el diseño de políticas económicas y en la toma de decisión de actores individuales.

Esta breve nota describe resultados asociados al caso de proyecciones de crecimiento del PIB a mediano plazo. Se consideran proyecciones de 5 años elaboradas por organismos multilaterales (FMI, Banco Mundial) y una consultora privada (Economist Inteligence Unit). Los datos cubren 50 países entre 1993-2012 e involucran 164 pronósticos no superpuestos. La llegada de información es aproximada a través de un resumen de los contenidos difundidos por la prensa económica internacional. En cada año, se seleccionan porciones de texto asociadas a cada país de la muestra. Estos textos seleccionados son luego clasificados resultando una división de la muestra en tres grupos de igual tamaño a través de los cuales la información es identificada como positiva, intermedia o negativa[2].

Los resultados indican que las proyecciones no reflejan en forma adecuada la información difundida en el pasado. Adicionalmente, se observa que la asociación entre información y sesgo del pronóstico cambia de sentido según se considere información difundida en el pasado cercano o en períodos más distantes.

En el primer ejercicio se analiza el error de pronóstico en función de la información difundida durante los 3 años que preceden a la proyección. El error de pronóstico es definido como la proyección de crecimiento menos  el crecimiento observado. La unidad de medida es la tasa acumulada de crecimiento a lo largo de 5 años. En el gráfico 1 se puede observar que el sesgo del pronóstico es mayor en el caso de información negativa que en el caso de información positiva. Información negativa en los 3 años que preceden a la publicación del pronóstico está asociada, en promedio, a un crecimiento observado 3,5% por debajo de lo esperado. En contraste, información positiva en los años inmediatamente precedentes está asociada a un error promedio igual a -0,2%. Este es un valor inferior al error promedio del total de la muestra que resulta igual a 1,8%[3].

Gráfico 1

En un segundo ejercicio, se considera información difundida en períodos más distantes en el tiempo. En este caso, el resultado anterior se invierte y muestra mayor intensidad. El gráfico 2 muestra el caso en que se divide la muestra de acuerdo a la información difundida entre 4 y 8 años antes de la publicación de las proyecciones. Se observa que, en promedio, el crecimiento es sobreestimado en el caso de información positiva (5,3%) y es subestimado en el caso de información negativa (-1,5%). Estos errores sistemáticos son aún más significativos cuando se consideran exclusivamente los 28 países emergentes de la muestra. En este caso, información positiva está asociada, en promedio, a una sobreestimación del crecimiento igual a 7,3% mientras que información negativa está asociada a una subestimación promedio de 4%. La diferencia entre el sesgo observado en cada caso es de 11,3%.

Gráfico 2

¿Cómo se explican el cambio en el sentido de la asociación entre información y sesgo de predicción? ¿Cómo se explica que información con más de cuatro años de antigüedad ayude a anticipar errores de predicción? En las líneas que siguen, se ensaya una explicación de esta evidencia basada en elementos de inatención y errores en el procesamiento de la información. En primer lugar, cuando se consideran noticias y opiniones más recientes, la evidencia indica que los pronósticos reflejan información disponible en forma insuficiente. Esto puede deberse a información que directamente no es observada o a información observada en forma ruidosa. Complementariamente, es factible que, en algunos casos, las implicancias de cierta información no sea advertida. Por ejemplo, se puede pensar tanto en variaciones en el precio de commodities que pasan desapercibidos como en circunstancias en que no se advierte que esas variaciones de precios tienen un impacto sobre los comportamientos.

Por otro lado, la evidencia indica que cuando se consideran noticias y opiniones más alejadas en el tiempo, la evidencia sugiere que los pronósticos responden en forma exagerada. Es decir, cuando se consideran informaciones difundidas entre 8 y 4 años antes de la publicación de los pronósticos, las proyecciones resultan demasiado pesimistas en el caso de contenidos negativos y demasiado optimistas en el caso de contenidos positivos. Esta reacción exagerada puede ser explicada por errores en la distinción entre impactos transitorios y permanentes. Complementariamente, la reacción exagerada puede ser explicada por instancias de aprendizaje social en las que la imitación resulta en información redundante que no es apropiadamente descontada[4]. En cualquiera de estos dos casos, una vez que las noticias y opiniones sean completamente asimiladas, es factible que las expectativas hayan respondido excesivamente a la información original.

En conclusión, la evidencia descripta es consistente con errores sistemáticos en los pronósticos que podrían estar causados conjuntamente por inatención y formas de aprendizaje inadecuado en contextos de reversión a la media e aprendizaje social. Estas observaciones tienen implicancias para la interpretación de eventos macroeconómicos. Por ejemplo, ayudaría a dilucidar la medida en que las presentes dificultades de la economía brasilera se deben a eventos observados recientemente o al intenso optimismo sobre su desempeño observado hace aproximadamente 6 años atrás. Al mismo tiempo, la evidencia aquí descripta puede guiar la toma de decisión. Podría ayudar a moderar el entusiasmo en el hipotético caso de llegada de buenas noticias y opiniones con respecto a la economía argentina.

* Ph.D. in Economics, University of Maryland at College Park.  Master en Economía, Universidad de San Andrés. Es Investigador del Instituto Interdisciplinario de Economía Política (IIEP-Baires) y se desempeña también como docente de grado y de posgrado en diversas universidades del país. Su principal área de interés es la economía conductual y sus aplicaciones.

[1] Ver por ejemplo Heymann, Daniel, and Pablo Sanguinetti (1998), ‘Business Cycles from Misperceived Trends’, Economic Notes, 205-32.

[2] Se consideraron artículos publicados por The Wall Street Journal y The Economist. La medida es generada en base a la frecuencia de palabras negativas en el texto seleccionado. Para más detalles ver Aromí, J. Daniel (2015), ‘Conventional Views and Asset Prices: What to Expect after Times of Extreme Opinions?’, mimeo, IIEP-Baires UBA-Conicet.

[3] Para el total de la muestra, se observa un sesgo positivo en línea con otros estudios empíricos de proyecciones económicas. Ver por ejemplo Frankel, J. (2011). Over-optimism in forecasts by official budget agencies and its implications. Oxford Review of Economic Policy, 27(4), 536-562.

[4] Ver por ejemplo Eyster, E., & Rabin, M. (2010). Naive herding in rich-information settings. American economic journal: microeconomics, 2(4), 221-243.

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