Una investigación de la Universidad Carlos III de Madrid formula nuevas maneras de anticipar el devenir de la economía utilizando el principio de incertidumbre. Según el estudio, con este método resulta posible ser más realistas en las predicciones macroeconómicas en relación con variables clave como la tasa de paro, la inflación y la producción.
Un estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) señala que las predicciones macroeconómicas no suelen tener en cuenta la incertidumbre, esto es, “el desconocimiento que tenemos sobre lo que va a pasar y que no podemos predecir con la información disponible en el momento de realizar la predicción”, según explica Esther Ruiz, una de las autoras del trabajo
Esta catedrática del departamento de Estadística de la UC3M señala que en la práctica, las predicciones no tienen por qué ser exactas y que “introducir la incertidumbre hará posible pronósticos más realistas”.
Los nuevos métodos propuestos por los investigadores se basan en modelos en los que, como ocurre frecuentemente en la práctica, la observación de la variable sometida a la predicción incluye algún error.
Esta metodología tiene en cuenta no solo el error atribuible a la no observación de la variable, sino también la incertidumbre que se desprende de la estimación del modelo. “Cuando se tiene en cuenta que los parámetros han sido estimados y, por tanto, no sabemos con certeza su valor, los intervalos de predicción sobre valores futuros de las variables son más anchos, de forma que pueden cambiar nuestra percepción sobre lo que debemos esperar en el futuro”, añade Ruiz.
Paro e Inflacción
Asimismo, en el artículo publicado en la revista Computational Statistics and Data Analysis, junto a investigadores de la Universidad de Concepción (Chile), se destaca que los métodos de predicción propuestos tienen además la ventaja de ser sencillos desde el punto de vista informático, al tiempo que sus resultados mejoran los obtenidos por medio de técnicas alternativas.
Los investigadores insisten en la necesidad de tener presente el concepto de incertidumbre en las predicciones de la economía realizadas mediante métodos estadísticos y señalan que “existen importantes diferencias entre la predicción de variables macroeconómicas y financieras, ya que, en las segundas, la incertidumbre juega un papel central debido a los cambios que se observan en la volatilidad de los rendimientos financieros”, subrayan.
Las nuevas técnicas propuestas permiten que los márgenes de los errores de predicción asociados con algunas variables clave, como la tasa de paro, la inflación y la producción, puedan cambiar a lo largo del tiempo, de modo que se obtienen intervalos para los valores futuros diferentes en función de la incertidumbre presente en cada momento.
Referencia bibliográfica:
Alejandro Rodríguez, Esther Ruiz. Bootstrap prediction mean squared errors of unobserved states based on the Kalman filter with estimated parameters. Computational Statistics and Data Analysis. Doi:10.1016/j.csda.2011.07.010
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