A finales de julio, la prensa dio a conocer que la Reserva Federal de Estados Unidos había publicado por error en su sitio web previsiones económicas para los próximos cinco años. Las previsiones, que dejan claro que la Fed no espera una recesión antes de 2020, revelaron problemas preocupantes no solo en materia de seguridad de los datos, sino también en los métodos utilizados por sus economistas.
Dado que los períodos de expansión económica han durado de media unos 4,8 años, las predicciones de la Fed parecen más un pensamiento ilusorio, y quizá peligroso, que un análisis realista. La recuperación económica tras la crisis financiera mundial de 2009 pudo haber sido extremadamente débil; pero sería prudente prepararse para otra recesión en los próximos años.
La desconexión entre los datos de previsión de la Fed, en los que, en teoría, se basa para tomar sus decisiones, y las tendencias históricas no sorprende. Los intentos de los economistas por predecir el futuro han tenido, en el mejor de los casos, resultados dispares; muy pocos previeron la profundidad de la Gran Recesión, incluso después de que ya hubiera comenzado. El problema radica en que muchos de los indicadores principales utilizados para medir la economía se basan en datos desactualizados, incompletos o defectuosos.
Por ejemplo, los analistas calculan el PIB real a partir de estimaciones mensuales iniciales del PIB trimestral, una cifra que a menudo se revisa de forma sustancial a medida que se dispone de más datos. Como resultado, las previsiones van a la zaga de la realidad. Durante el tercer trimestre de 2008, menos del 30 % de los pronosticadores que participan en la Survey of Professional Forecasters previeron una caída del PIB en los meses restantes del año; de hecho, el PIB se desplomó más de un 8 % en el cuarto trimestre de 2008, una de las mayores caídas registradas.
Los economistas, los responsables de políticas y los líderes empresariales necesitan mejores datos sobre los que basar sus previsiones. Afortunadamente, han surgido recientemente nuevas fuentes de información sobre la economía: las vastas colecciones de datos privados que recopilan los motores de búsqueda y otras empresas de Internet.
En Indeed, la empresa de búsqueda de empleo donde soy economista jefe, los datos de empleo en tiempo real nos permiten ver qué sectores intentan contratar a más candidatos, un indicador económico poderoso para evaluar el mercado laboral. Por ejemplo, el análisis de las ofertas de empleo del sector de la construcción permite ver si la actividad constructora ha aumentado o disminuido en comparación con el año anterior, lo que aporta información sobre el mercado de la vivienda. Examinar cómo se comportan los trabajadores en sus búsquedas de empleo indica su percepción sobre la salud del mercado laboral, con implicaciones para el crecimiento económico.
Mi empresa es solo un ejemplo de posibles fuentes de datos económicos en tiempo real. El Billion Prices Project del MIT mide la inflación a partir de datos en tiempo real sobre compras en línea en cientos de minoristas de todo el mundo. El Google Price Index ofrece información similar, y Google Trends proporciona datos sobre búsquedas en Internet.
Los investigadores también exploran las redes sociales en busca de indicadores económicos adelantados útiles, entre ellos el hashtag de Twitter #NFPGuesses, una agregación semanal de predicciones sobre los incrementos de la nómina no agrícola. Zillow, un servicio inmobiliario en línea, recopila información sobre ventas de viviendas e hipotecas, y empresas como SpaceKnow utilizan imágenes satelitales para seguir la producción.
A diferencia de los datos de encuestas por muestreo que actualmente impulsan las previsiones, estos datos recién disponibles reflejan el comportamiento en tiempo real de los agentes económicos, revelando cambios en la economía que antes no podían detectarse. Por ejemplo, los datos sobre búsquedas de empleo y ofertas de trabajo podrían utilizarse para predecir el empleo del mes siguiente.
Utilizadas correctamente, las nuevas fuentes de datos tienen el potencial de revolucionar las previsiones económicas. En el pasado, las predicciones han tenido que extrapolarse a partir de unos pocos puntos de datos poco fiables. En la era del Big Data, el reto radicará en filtrar y analizar con cuidado grandes cantidades de información. No bastará con recopilar datos; para que arrojen predicciones significativas, deben integrarse en un marco analítico.
La Fed pudo haber cometido un error al publicar sus datos antes de lo previsto. Pero su equivocación nos ofrece una oportunidad importante. Para mejorar las predicciones económicas, hay que animar a los economistas a buscar nuevas fuentes de datos y desarrollar nuevos modelos de previsión. A medida que aprendamos a aprovechar el poder del Big Data, nuestras posibilidades de predecir, e incluso quizá de prevenir, la próxima recesión mejorarán.
Este artículo se publica en colaboración con Project Syndicate. La publicación no implica la aprobación de las opiniones por parte del Foro Económico Mundial.
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Autor: Tara M. Sinclair, economista jefe de Indeed, es profesora de economía en la Universidad George Washington.
Imagen: Un visitante se encuentra frente a paneles informativos con códigos QR durante una ceremonia de inauguración de una sala de exposición dedicada al proyecto del parque Zaryadye, en el centro de Moscú. REUTERS/Maxim Shemetov
