Señales de futuro en Internet
Estoy aquí para adivinar cómo puede ser la música dentro de una semana, un mes o un año. ¡Eso es todo! Nada más... y solo escucho silencio". Así de contundente se mostraba Jeremy Irons en Margin Call, la película que recrea el inicio de la crisis financiera en 2007, contándonos de forma trepidante la enorme tensión de tener que anticiparse al futuro, con la venta masiva de miles de millones de dólares en activos financieros sobrevalorados. Es solo un ejemplo de que la mayor parte de las decisiones económicas se toman en función de las expectativas sobre el futuro y en contextos de eleva...
Estoy aquí para adivinar cómo puede ser la música dentro de una semana, un mes o un año. ¡Eso es todo! Nada más... y solo escucho silencio". Así de contundente se mostraba Jeremy Irons en Margin Call, la película que recrea el inicio de la crisis financiera en 2007, contándonos de forma trepidante la enorme tensión de tener que anticiparse al futuro, con la venta masiva de miles de millones de dólares en activos financieros sobrevalorados. Es solo un ejemplo de que la mayor parte de las decisiones económicas se toman en función de las expectativas sobre el futuro y en contextos de elevada incertidumbre. Una incertidumbre que existe porque, en la mayor parte de las situaciones, conocemos el pasado con retraso, intuimos el presente e ignoramos el futuro. Por ello la predicción en el ámbito económico es tan importante.
Se incluyen las búsquedas realizadas por internautas ingleses, alemanes, franceses e italianos
Desde hace décadas, la predicción económica ha progresado extraordinariamente en el terreno metodológico y en el de la computación, con el desarrollo de nuevos modelos econométricos y técnicas de estimación. Métodos que hoy en día nos permiten estimar recursivamente modelos que aprenden de sus errores de predicción en el pasado, con la finalidad de mejorar la fiabilidad de sus predicciones. Pero a pesar de estos avances en los métodos de estimación, la incertidumbre sigue siendo enorme, lo que impulsa e incentiva continuamente a buscar nuevas formas de reducir esos errores de predicción. La manera habitual de hacerlo es tratando de encontrar indicadores adelantados que sirvan de señales del futuro disponibles en el presente. Esta es la principal característica del proyecto de BBVA Research y Google para construir indicadores de actividad novedosos que nos permitan mejorar las predicciones en sectores y países estratégicos.
Un proyecto que se basa en una idea sencilla: casi todas las decisiones económicas por parte de consumidores y empresas requieren acumular previamente una abundante información. En los últimos años, la búsqueda de esa información ha sufrido una auténtica revolución con Internet, que se ha convertido en una potente herramienta con la que acumular información de manera barata y rápida. Y dentro de este proceso, Google es el líder indiscutible, hasta el punto de ofrecer a través de Google Trends información sobre qué es lo que buscan los internautas en la Red. En 2009, B. Choi y H. Varian ya mostraron que la información de Google Trends era relevante para predecir el presente. Y los primeros resultados, totalmente públicos, de la colaboración entre BBVA Research y Google nos muestran que también lo son para predecir el futuro a corto plazo. Así, modelos de predicción con factores dinámicos que incluyen las búsquedas realizadas por internautas ingleses, alemanes, franceses, italianos y españoles sobre el turismo en España nos permiten reducir los errores de predicción de la entrada de turistas y de las pernoctaciones entre un 24% y un 33%, respecto a modelos autorregresivos convencionales.
En definitiva, este proyecto combina la información de Google con el rigor de los modelos predictivos de BBVA Research en una apuesta por la excelencia, el conocimiento y el uso de las nuevas tecnologías, para poner al servicio de toda la sociedad una mejor comprensión de la realidad económica.
Rafael Doménech es economista jefe de Economías Desarrolladas de BBVA Research