Nowcasting del PBI del Perú utilizando Indicadores Líderes y selección estocástica bayesiana de variables

Existe un conjunto grande de indicadores adelantados que están directamente relacionados con el crecimiento del PBI. Sin embargo, a menudo nos cuesta mucho trabajo seleccionar cuáles de estos indicadores conforman el mejor modelo de regresión y predicción de corto plazo (nowcasting). Es más, es posible que exista más de un modelo que pueda realizar esta tarea de manera satisfactoria, por lo que sería conveniente tomar el promedio de estos mismos, los cuales son potencialmente no anidados. Siguiendo a Scott and Varian (2015), se estima un modelo de espacio de estados a través del muestreo de Gibbs y un prior spike-and-slab para la selección estocástica de variables (SSVS). Con ello, se obtiene la probabilidad de inclusión de cada variable dentro del conjunto de modelos posible. Los resultados muestran un ajuste bastante preciso para el PBI, teniendo en cuenta el gran número de variables utilizadas, las cuales provienen de la base de datos macroeconómicos del BCRP y de otras fuentes adicionales.