Forecasting de índice de confianza del consumidor con Google Trends

Abstract

El índice de Confianza del Consumidor que se calcula actualmente en Colombia se obtiene con más de un mes de rezago, lo que conlleva implicaciones adversas para la toma de decisiones y obstaculiza la utilización oportuna de dicha información. No obstante, el surgimiento de nuevas tecnologías y fuentes de información permite la complementación y mejora de las estimaciones convencionales del ICC. Un ejemplo de ello es Google Trends, una herramienta proporcionada por el navegador Google, que resulta valiosa para analizar y explorar las tendencias en las búsquedas de palabras clave a lo largo del tiempo. En consecuencia, en la presente investigación se busca desarrollar un modelo de nowcasting para el índice de confianza del consumidor mensual en Colombia. Para la elaboración de la propuesta se utilizaron modelos de Support Vector Machine (SVM), Regresión de Lasso y Redes Neuronales. A partir de los resultados, se determina que el modelo que mejor logra predecir el comportamiento del ICC es el SVM Kernel Sigmoid, con un MAE de 3,16 y considerando el punto de referencia establecido, que fue el modelo ARIMA. Con base a lo expuesto, se puede concluir que el modelo de nowcasting propuesto, que aprovecha las nuevas tecnologías y fuentes de información, constituye una predicción acertada. Esto representa un avance significativo en el ámbito económico, ya que brinda la posibilidad de obtener esta información de manera oportuna para la toma de decisiones.