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El nowcasting trata de predecir el presente

Publicado el 01/10/2020

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El “nowcasting” o pronóstico inmediato podríamos definirlo como alguna de las tres siguientes predicciones: la predicción del presente, la del futuro muy cercano o la del pasado muy reciente. La palabra “nowcasting” es una contracción de now (ahora) y forecasting (pronóstico) y no es algo del todo nuevo, ya que se ha venido utilizando desde hace tiempo en meteorología.

Otro de sus campos de aplicación es la economía y, aunque lleva algunos años desarrollándose y perfeccionándose, lo cierto es que parece haber recibido un impulso importante a partir de la pandemia de la Covid-19, beneficiándose también del ascenso de las herramientas de machine learning y big data.

La fuerte caída de la actividad económica durante el primer y, sobre todo, segundo trimestre de 2020 por las medidas de hibernación para combatir la expansión de la pandemia, unido a las medidas de estímulo monetario y fiscal sin precedentes, creó primero una necesidad mayor que en ningún otro momento de medir la intensidad y duración de la recesión y, ahora, también de valorar la recuperación que se inició a partir de mayo con la reapertura de las economías. Este excepcional giro brusco de la tendencia de los indicadores, que han pasado de caer a tasas nunca antes vistas a aumentar también a ritmos excepcionales en solo dos meses, combinado con el hecho de que la pandemia aún no está controlada, no hace sino reforzar la utilidad de disponer de herramientas que permitan monitorizar el pulso económico lo más cerca posible del "tiempo real".

Muchos de los indicadores que se utilizan para evaluar el estado de una economía se conocen con un largo retraso e incluso están sujetos a revisiones posteriores. Por ejemplo, la primera estimación oficial del PIB en EEUU se publica, aproximadamente, un mes después del final del trimestre de referencia, mientras que en la zona del euro se retrasa incluso dos o tres semanas más. Los modelos de predicción inmediata o nowcasting tratan de superar este inconveniente y cada vez son más utilizados, tanto por instituciones públicas (sobre todo bancos centrales), como por privadas (institutos de análisis económico, grandes bancos, empresas tecnológicas, etc.).

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