Una metodología bayesiana para promediar predicciones: Aplicación al relevamiento de expectativas de mercado del BCRA

Resumen

El BCRA publica mensualmente el Relevamiento de Expectativas de Mercado (REM) que resume las proyecciones y predicciones económicas realizadas por un grupo de analistas y consultores económicos. El BCRA da a conocer sólo los principales estadísticos agregados de la muestra, tales como la mediana, el promedio y el desvío estándar. La lógica para usar estos estadísticos es que todos los participantes deben ser ponderados de manera similar. Si se piensa que algunos consultores poseen mejores modelos subyacentes que otros, la eficacia de los pronósticos agregados puede mejorarse sustancialmente priorizando las predicciones de aquellos que históricamente han proyectado mejor. Aun desconociendo en detalle los modelos utilizados, se cuenta con la información de las predicciones realizadas por ellos en el pasado. Un método que pondere tal desempeño histórico debería llevar a un mejor promedio agregado. En este trabajo, se desarrolla un método bayesiano que permite calcular tales ponderadores. El promedio agregado que surge de las ponderaciones bayesianas provee predicciones estadísticamente mejores que la media aritmética, la mediana y otros métodos utilizados usualmente. En particular, el método desarrollado detecta con mayor eficacia cambios de tendencia en las proyecciones. Las predicciones agregadas publicadas del REM proveen información útil, no sólo para las decisiones de política monetaria y económica, sino también para las decisiones de consumo e inversión. Por ende, mejorar estas predicciones beneficia a todos los agentes de la economía.

Clasificación JEL: C11 ; E52