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Forecasting, Nowscasting, Backcasting

Backcasting, Nowcasting, Forecasting?

T - 2

DIVULGADO

T - 1

REALIZADO, MAS NÃO DIVULGADO

T

EM REALIZAÇÃO

T + 1

 NÃO REALIZADO

backcasting

nowcasting

forecasting

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Giannone et al. (2008) e Banbura et al. (2011) introduziram alguns conceitos que ajudam a complementar a definição de previsões ao longo do tempo:

Em linhas gerais, o que fazemos é previsão sem perda de informação. Para isso utilizamos técnicas como modelo de fatores dinâmicos e filtro de Kalman.

Mas por que isso é importante?

Por que isso é importante?

1. Existe um delay, muitas vezes maior que 60 dias, entre a apuração e a divulgação de um resultado (backcasting);

 

2. Pode ser importante acompanhar a evolução de algumas variáveis em tempo real (tracking) (nowcasting);

 

3. Ter uma visão do futuro irá me ajudar a tomar decisões no presente (forecasting).

Por exemplo...

  • O PIB é uma das variáveis mais importantes para as decisões de políticas monetárias e investimentos;
  • Mas tem um delay de 60 dias de divulgação;
  • Acompanhá-lo diariamente irá auxiliar na tomada de decisões.

Previsões melhoram ao longo do tempo

Benchmarks: VAR para uma economia aberta (Lubik and Schorfheide, 2007), SARIMA(0,1,1)(0,1,1)4, e o FOCUS.

Previsões melhoram ao longo do tempo

  • Informações novas ajudam melhorar as previsões;
  • Previsões podem ser atualizadas toda vez que informações novas são disponibilizadas.

Novas informações podem ser interpretadas

Fatores capturam sinais na base

O fator mais importante da nossa base para prever o PIB captura um sinal de atividade econômica. 

Fator (m.m.6) e recessões definidas pelo CODACE

Uma base pode ser especialmente construída para capturar um sinal especifico.

O modelo lida bem com choques

  • Base de dados construídos para conter vários tipos de variáveis com frequências diferentes;
  • Essa variedade permite ao filtro de Kalman de tirar ruídos da base de dados.

Um choque único, como a greve dos caminheiros, não faz previsões de longo prazo despencar.

 

Um exemplo para o setor de comércio

  • A PMC (pesquisa mensal do comércio) mede a atividade do comercio varejista e é um indicador importante nas tomadas de decisões dos atores econômicos e dos agentes públicos. Porém, a sua publicação se faz com um atraso de dois meses;
  • Os modelos de “nowcasting” permitem utilizar informações em tempo real para prever semanalmente a PMC atual que ainda não foi publicada;

Nossos desafios...

Problema 1

  • Muitas variáveis (N grande, T pequeno)
  • Sem modelo específico

Solução 1

  • Combinar as variáveis em fatores

Problema 2

  • Séries temporais com divulgação não simultânea
  • Perda de informação (cortar base)

Solução 2

  • Filtro de Kalman

Quem está usando...

FED etc

 

  • now-casting: uma equipe de 9 pessoas, incluindo Lucrezia Reichlin, faz a previsão em tempo real para o PIB de diversos países, inclusive o Brasil.
     
  • Federal Reserve Bank of New York: Previsão para o PIB dos Estados Unidos.
     
  • Federal Reserve Bank of Atlanta: Previsão para o PIB dos Estados Unidos.

O que já fizemos...

Nowcasting

By Pedro Ferreira

Nowcasting

previsões sem perda de informação

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