Los factores que afectan los datos y pronósticos

El pronóstico económico construye modelos que buscan predecir tendencias económicas futuras. El problema central es si una cierta constelación de variables conduce inevitablemente a algún resultado. La definición de variables utilizables con datos confiables es la tarea principal de este campo.

Conceptos

El pronóstico económico busca entender qué fuerzas en la economía crean crecimiento. Los economistas quieren averiguar qué causa eventos como la industrialización, las exportaciones, la inflación o la depresión. Por ejemplo, un problema de pronóstico común se refiere al efecto de las altas tasas de deuda de los consumidores en las posibilidades de recuperación económica. Si considera que un aumento en el gasto del consumidor es la causa principal de la recuperación, su pronóstico será pesimista. Todos los modelos de pronóstico comienzan con un concepto, una teoría que se basa en un fenómeno, como la deuda, que impulsará una economía de una forma u otra.

Modelos

Los economistas que pronostican tendencias económicas confían completamente en los modelos. Los datos en sí no dicen nada a menos que sean analizados. Los modelos se basan en suposiciones de que un grupo de variables causa un fenómeno. Por ejemplo, la mayoría de los economistas se suscriben al modelo básico de que el aumento de las tasas de interés provoca una desaceleración económica porque el dinero se encarece. Este es un modelo simple de oferta y demanda de dinero que es fundamental porque los préstamos son cruciales para todas las economías modernas. Por lo tanto, tales modelos básicos son suposiciones de que un aumento en las tasas señala la escasez de liquidez disponible. Esto conduce a una disminución en el crecimiento económico. Por lo tanto, una teoría es un conjunto básico de supuestos, mientras que un modelo es un análisis detallado organizado para probar dichos supuestos.

Variables

Sin variables, ni los modelos ni los datos tienen sentido. Las variables son agrupaciones conceptuales de fuerzas económicas. Un problema importante es la superposición de variables, o variables que miden lo mismo. En muchos casos, las altas tasas de interés están estrechamente relacionadas con un aumento en las inversiones en bonos. Entonces, si está haciendo un modelo que está pronosticando el comportamiento del mercado monetario, separar las inversiones en bonos de las tasas de interés como dos variables separadas podría ser un problema. Dado que esas dos variables están tan estrechamente relacionadas, en realidad podrían ser una variable. Tratarlos como dos creará un modelo sesgado y sin valor. Las variables deben ser entidades económicas únicas que midan fuerzas diferentes, no superpuestas. Mantener las variables únicas es uno de los problemas más difíciles en el pronóstico.

Datos

Los datos son el problema eterno de la previsión económica. Cuando uno está tratando con el desempleo, por ejemplo, los datos pueden ser resbaladizos. Hay muchos modelos de desempleo que asumen diferentes definiciones del término. Una visión asume que los desempleados son todos aquellos que están recibiendo beneficios de desempleo. Por supuesto, hay muchos que no están recibiendo o ya no están recibiendo beneficios. Luego están aquellos que solo están empleados parcialmente o por debajo de la mesa. Hay subempleados por escasez de empleo. Estos son diferentes tipos de desempleo que dependen de cómo se define el término. La forma en que define una variable, por lo tanto, establece el escenario para la calidad de los datos y la usabilidad de un modelo.