{"id":10853,"date":"2024-01-09T17:41:37","date_gmt":"2024-01-09T16:41:37","guid":{"rendered":"http:\/\/webecpol.esade.edu\/?page_id=10853"},"modified":"2026-02-13T09:54:44","modified_gmt":"2026-02-13T08:54:44","slug":"realtimetracker","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/webecpol.esade.edu\/ca\/realtimetracker\/","title":{"rendered":"RealTimeTracker | feb&#8217;26"},"content":{"rendered":"<p style=\"font-size: 16px;\"><span style=\"color: #999999;\"><i>Desarrollado por Manuel Hidalgo<\/i>. <em>Texto &amp; gr\u00e1ficos: Jorge Galindo, Javier Mart\u00ednez. A partir de estos datos, realizamos un an\u00e1lisis de coyuntura en la <a style=\"color: #999999;\" href=\"https:\/\/www.esade.edu\/ecpol\/es\/temas-clave\/macro-insights\/\"><u>publicaci\u00f3n MacroInsights<\/u><\/a> que elaboramos junto a EY Insights.<\/em><\/span><\/p>\n<p style=\"font-size: 20px;\">Estimamos que el PIB del 1er<strong> trimestre de 2026<\/strong>\u00a0cerrar\u00e1 con un <strong><span style=\"color: #00a47d;\">crecimiento del +0,7% <\/span><\/strong>respecto al trimestre anterior. Esta estimaci\u00f3n ha bajado ligeramente desde inicios de trimestre.<\/p>\n<p><iframe id=\"datawrapper-chart-VIvML\" style=\"width: 0; min-width: 100% !important; border: none;\" title=\"Estimaci\u00f3n del PIB intertrimestral En tiempo real \u00b7 1T24\" src=\"https:\/\/datawrapper.dwcdn.net\/VIvML\/1\/\" height=\"400\" frameborder=\"0\" scrolling=\"no\" aria-label=\"Interactive line chart\" data-external=\"1\"><\/iframe><script type=\"text\/javascript\">!function(){\"use strict\";window.addEventListener(\"message\",(function(a){if(void 0!==a.data[\"datawrapper-height\"]){var e=document.querySelectorAll(\"iframe\");for(var t in a.data[\"datawrapper-height\"])for(var r=0;r<e.length;r++)if(e[r].contentWindow===a.source){var i=a.data[\"datawrapper-height\"][t]+\"px\";e[r].style.height=i}}}))}();\n<\/script><\/p>\n<p style=\"font-size: 20px;\"><strong>Escenario central: crecimiento<\/strong>. Le asignamos una <strong>alta probabilidad<\/strong> a este escenario de <strong><span style=\"color: #00a47d;\">crecimiento similar al del trimestre anterior<\/span><\/strong>.<\/p>\n<hr \/>\n<p style=\"font-size: 20px;\">Ese avance est\u00e1 marcado por <strong>los indicadores recientes de empleo, industria y construcci\u00f3n<\/strong>. Han sumado los indicadores de PMI y adelantados.<\/p>\n<p><iframe id=\"datawrapper-chart-4KYbc\" style=\"width: 0; min-width: 100% !important; border: none;\" title=\"Impacto de cada factor en la estimaci\u00f3n del crecimiento intertrimestral del PIB \u00b7 Seg\u00fan c\u00f3mo se ha comportado el \u00faltimo dato\" src=\"https:\/\/datawrapper.dwcdn.net\/4KYbc\/3\/\" height=\"366\" frameborder=\"0\" scrolling=\"no\" aria-label=\"Tabla\" data-external=\"1\"><\/iframe><script type=\"text\/javascript\">!function(){\"use strict\";window.addEventListener(\"message\",(function(a){if(void 0!==a.data[\"datawrapper-height\"]){var e=document.querySelectorAll(\"iframe\");for(var t in a.data[\"datawrapper-height\"])for(var r=0;r<e.length;r++)if(e[r].contentWindow===a.source){var i=a.data[\"datawrapper-height\"][t]+\"px\";e[r].style.height=i}}}))}();\n<\/script><\/p>\n<div hidden=\"\">\n<hr \/>\n<p style=\"font-size: 20px;\">Nuestro pron\u00f3stico <strong>para 2025<\/strong> es, preliminarmente, de un <strong>crecimiento del +2,7%.<\/strong><\/p>\n<p><iframe id=\"datawrapper-chart-Qdf9B\" style=\"width: 0; min-width: 100% !important; border: none;\" title=\"Estimaci\u00f3n del crecimiento interanual del PIB A enero de 2024 \" src=\"https:\/\/datawrapper.dwcdn.net\/Qdf9B\/1\/\" height=\"400\" frameborder=\"0\" scrolling=\"no\" aria-label=\"Interactive line chart\" data-external=\"1\"><\/iframe><script type=\"text\/javascript\">!function(){\"use strict\";window.addEventListener(\"message\",(function(a){if(void 0!==a.data[\"datawrapper-height\"]){var e=document.querySelectorAll(\"iframe\");for(var t in a.data[\"datawrapper-height\"])for(var r=0;r<e.length;r++)if(e[r].contentWindow===a.source){var i=a.data[\"datawrapper-height\"][t]+\"px\";e[r].style.height=i}}}))}();\n<\/script><\/p>\n<\/div>\n<hr \/>\n<p><em><b>Qu\u00e9 es<\/b>. Nuestro RealTimeTracker parte de un modelo din\u00e1mico factorial de car\u00e1cter experimental de <\/em>nowcasting<em> destinado a estimar en tiempo real el crecimiento de la econom\u00eda espa\u00f1ola: el aumento o disminuci\u00f3n del PIB del trimestre o del a\u00f1o en curso en comparaci\u00f3n con el anterior.<\/em><\/p>\n<p><em><b>C\u00f3mo funciona<\/b>. El modelo trabaja a partir de 20+ indicadores, corregidos de estacionalidad y efecto calendario. El modelo genera un priorsobre el valor que tomar\u00e1 cada uno de estos indicadores hasta que el nuevo indicador es conocido, incorpor\u00e1ndolo. Lo actualizamos peri\u00f3dicamente alimentado con nuevos datos y pron\u00f3sticos.<\/em><\/p>\n<hr \/>\n<p><em><b>Metodolog\u00eda detallada<\/b>. Este pron\u00f3stico se basa en la elaboraci\u00f3n y estimaci\u00f3n de un modelo din\u00e1mico factorial, que incorpora 20+ indicadores econ\u00f3micos de Espa\u00f1a y el \u00e1mbito internacional. Estos indicadores, ajustados por estacionalidad y efectos del calendario, se clasifican en diarios, mensuales y trimestrales. Los diarios se convierten a formato mensual mediante el c\u00e1lculo de su media, mientras que los trimestrales se integran directamente en el modelo. Este est\u00e1 dise\u00f1ado para trabajar con indicadores en dos dimensiones temporales (mensual y trimestral) y genera resultados mensuales, tanto retrospectivos como proyectados.<\/em><\/p>\n<p><em>El indicador principal, el Producto Interior Bruto (PIB), se introduce en el modelo en t\u00e9rminos trimestrales y, como se detallar\u00e1, puede analizarse mensualmente. Los datos trimestrales presentados son el promedio de los obtenidos cada mes dentro del trimestre. El an\u00e1lisis de sorpresas en los indicadores, que afectan la estimaci\u00f3n del crecimiento del PIB (nowcasting), se realiza examinando la nueva informaci\u00f3n que se va incorporando al modelo desde el inicio de cada trimestre.<\/em><\/p>\n<p><em>En cuanto a la estimaci\u00f3n, y considerando la gran cantidad de par\u00e1metros en modelos como este, se utiliza el algoritmo EM para una estimaci\u00f3n \u00f3ptima en un tiempo razonable, como se explica en Banbura y Modugno (2014). El modelo, por lo tanto, puede manejar conjuntos de datos con cientos de variables observadas.<\/em><\/p>\n<p><em>La estimaci\u00f3n anual se realiza mediante la proyecci\u00f3n del modelo para el conjunto de los trimestres del a\u00f1o correspondiente. Una vez realizada esta proyecci\u00f3n se calcula el crecimiento medio del a\u00f1o respecto a su inmediato anterior.<\/em><\/p>\n<p><em>Para los indicadores, el modelo emplea dos estrategias para manejar datos de frecuencia mixta. Si el modelo de factores b\u00e1sicos se especifica mensualmente, la tasa de crecimiento trimestral de indicadores menos frecuentes (trimestrales) se asigna al tercer mes de cada trimestre. La mensualizaci\u00f3n se logra mediante un promedio ponderado de las tasas de crecimiento mensuales no observadas, utilizando una forma de espacio de estados para modelar expl\u00edcitamente las tasas de crecimiento trimestrales en t\u00e9rminos mensuales (Banbura et al, 2011).<\/em><\/p>\n<p>Finalmente, la estimaci\u00f3n de las probabilidades de contracci\u00f3n del PIB se basa en la probabilidad condicionada de una ca\u00edda en los pr\u00f3ximos tres meses a partir del mes actual de estimaci\u00f3n. Esta estimaci\u00f3n utiliza la metodolog\u00eda de \"Modelos de Cambio\" desarrollada por Hamilton (2005).<\/p>\n<hr \/>\n<div class=\"main__contenedor\">\n<p><em>Ba\u0144bura y Modugno (2014): \u201cMaximum likelihood estimation of factor models on datasets with arbitrary pattern of missing data.\u201d Journal of Applied Econometrics 29, no. 1 (2014): 133-160.<\/em><\/p>\n<p><em>Ba\u0144bura et al. (2011): \u201cNowcasting\u201d (Working paper)<\/em><\/p>\n<p><em>Hamilton, J.D. (2010). Regime switching models. In: Durlauf, S.N., Blume, L.E. (eds) Macroeconometrics and Time Series Analysis. The New Palgrave Economics Collection. Palgrave Macmillan, London.<\/em><\/p>\n<p><em>Mariano y Yasutomo (2010): \u201cA coincident index, common factors, and monthly real GDP.\u201d Oxford Bulletin of Economics and Statistics 72, no. 1 (2010): 27-46.<\/em><\/p>\n<\/div>\n<footer class=\"footer\">\u00a0<\/footer>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desarrollado por Manuel Hidalgo. 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