Publicación: Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends
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Resumen en español
RESUMEN: Debido a los niveles de incertidumbre que se crean en la economía, por la espera de los resultados de los indicadores de las variables macroeconómicas, se propone un modelo para pronosticar de manera semanal la tasa de desempleo en Colombia. La espera de los resultados de las variables que explican los movimientos del mercado y ciclos económicos puede perjudicar la toma de decisiones que se lleven a cabo en las entidades públicas; debido al retraso que tienen las entidades generadoras de estadísticas en publicar sus informes mensualmente. El desarrollo de un indicador que pronostique la tasa de desempleo en un “tiempo real” permite dar un panorama de cómo se puede estar comportando esta variable en el tiempo y así facilitar la toma de decisiones políticas, más que todo en tiempos donde el mercado no se encuentre en una estabilidad. Para el desarrollo del indicador de Now-cast se dará uso al indicador de Google Trends, en el cual se buscarán palabras claves que tengan relación con personas que se encuentren buscando empleo en un lugar determinado y en cierto horizonte temporal. Con los datos suministrados por Google Trends se procederá a realizar un modelo de regresión lineal en R studio. Una vez se tenga el modelo, se estimarán y se realizarán los pronósticos respectivos, se mide la eficiencia del pronóstico y se comparan con otros escenarios. Con lo anterior se espera lograr una buena predicción de la tasa de desempleo, el cual sea de uso útil para tomar medidas de control en el caso en que se muestre un incremento en la variable.
Resumen en inglés
ABSTRACT: Due to the levels of uncertainty that the economy has because of the waiting of the indicator of the macroeconomic variables, a forecasting model was proposed to forecast the Unemplyment rate in Colombia on a weekly basis. The delay of the results of the variables that explain the market movements and the economic cycles can harm the decision-making in government entities due to the delay that the Statistics Generating Entities have in publishing its monthly reports. The development of an indicator that forecast the unemployment rate in a “real time” shows an outlook of how this variable can behave by the time. which helps to political decision-making when the marketplace is not stable. For the development of the Now-casting indicator, a google trends indicator is used to search for key words that has a link with people who are looking for a job in a certain place and in a certain time horizon. With the data that google trends provides, a simple linear regression model will be performed in R studio. Once the model is created, the respective forecasts are estimated and made, the efficiency of the forecast is measured and compared with other scenarios. It is expected to achieve a good prediction of the unemployment rate, which is useful for taking control measures if an increase in the variable is shown.