Turquía | Presentación Big Data en el Banco de Canadá, Reserva Federal y Banco de Italia

Resumen

BBVA Research presente en la Conferencia "Non-traditional Data, Machine Learning and Natural Language Processing in Macroeconomics". Mostramos evidencia de que el Big Data de las transacciones financieras es muy útil para los modelos de Nowcasting de consumo e inversión y refuerzan el poder de los modelos tradicionales.

Puntos clave

• Puntos clave:
• El BigData de las transacciones financieras mejora la precisión de los modelos de Nowcasting en Turquía. Es útil en más del 50% de las veces (incluso con prevalencia)
• La contribución es más relevante durante los primeros 45 días (cuando los datos son escasos) y en los momentos de crisis incierta.
• Los modelos de previsión estándar, como el modelo de factores dinámicos (DFM) y el modelo Bayesiano VARs (BVAR) parece ser un buen modelo alternativo incluso en un entorno volátil
• La combinación de distintos modelos Nowcasting supera a la mayoría de los modelos individuales en muchos casos pero no a corto plazo.

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