DEPF utiliza Google Trends para pronosticar la economía marroquí

En el contexto actual marcado por la preeminencia de los factores de incertidumbre y con el objetivo de compensar el retraso en la publicación de indicadores económicos tradicionales, algunas instituciones, entre ellas la OCDE y el INSEE, se han interesado en el uso de indicadores no tradicionales. información. métodos para desarrollar herramientas de seguimiento de la actividad económica. Estas herramientas permiten, de hecho, iluminar la decisión estratégica en una etapa temprana y, en última instancia, optimizar la intervención pública.

Así exponía el DEPF (Departamento de Estudios y Previsiones Financieras) su último Policy Brief al presentar su trabajo para desarrollar una herramienta de Nowcasting, basada en las tendencias de búsqueda de Google Trends, para pronosticar la actividad económica a corto plazo con carácter trimestral o incluso mensual. .

Titulado “Contribuciones de Google Trends para monitorear la actividad económica en Marruecos en tiempo real”, este documento destaca las oportunidades para usar los datos de Google Trends. “Durante los últimos años, muchos estudios han analizado las tendencias de búsqueda de los usuarios de Google como fuentes de información que pueden mejorar las predicciones. Su disponibilidad, su frecuencia y su gran cantidad de información los han hecho muy útiles para los adivinos.

La explotación de los índices de búsqueda de Google Trends ha ganado en relevancia, especialmente con la progresiva generalización del acceso a Internet a nivel mundial y la confirmación del buscador Google como líder mundial en la materia. De hecho, las solicitudes de los usuarios de Internet se utilizan como reflejo de la actividad de los actores económicos y para mejorar la producción de las estadísticas existentes”, explica el Policy Paper, firmado por Rachida Khtira y Ahlam Er-Rahmani, expertos de DEPF.

Lanzado en 2006, Google Trends es una herramienta que genera indicadores de intensidad de búsqueda de una palabra clave específica a nivel de los motores de búsqueda de Google. Los resultados se presentan en forma de índices de búsqueda normalizados según el período seleccionado y la ubicación especificada en la consulta.

De hecho, el número de búsquedas de una palabra clave específica está relacionado con el número total de búsquedas realizadas para el período y área especificados, y esto, para tener en cuenta factores exógenos que pueden afectar las operaciones de búsqueda de una forma general (aumento del número de los internautas, ralentización puntual de los servidores, etc.).

Las cifras obtenidas se transforman en una puntuación de 0 a 100 asociando cada valor con el valor más alto de la serie. De manera similar, nuevamente de acuerdo con este documento de política de DEPF, la plataforma Google Trends también permite construir índices de búsqueda agregados por categoría de palabras clave o por tema.

En términos de minería de datos, este documento de política analiza y explota las búsquedas basadas en categorías y temas. Así, se seleccionaron 85 categorías, entre las 1.200 categorías incluidas en la herramienta Google Trends, que se sumaron a 26 temas de investigación. Los temas seleccionados están relacionados con información sobre solicitudes relacionadas con productos de consumo (alimentos y bebidas, automóviles, electrodomésticos, etc.), servicios (viajes, deportes, catering, entretenimiento, etc.) que representan una gran parte de los empleos del PIB.

También están relacionados con la intensidad de la investigación sobre el trabajo y el desempleo, la investigación realizada en el marco de determinadas actividades industriales (transporte marítimo, equipamiento agrícola). Este tipo de búsquedas dan una idea de la evolución de la oferta. Los temas también incluyen otras variables relacionadas con la situación económica y financiera (crisis, préstamos, quiebra) para captar los cambios económicos y financieros.

Debido a la generalización de Internet, las búsquedas en la web pueden revelar el estado de la actividad económica a nivel mundial o para ciertos actores económicos. De ahí la oportunidad de utilizar estos datos con fines de predicción en tiempo real (llamado Nowcasting).

Nowcasting se define como la predicción del presente, el futuro muy cercano y el pasado reciente. Su principio básico es aprovechar la información disponible en tiempo real y posiblemente con alta frecuencia para obtener “estimaciones tempranas” de ciertos agregados económicos antes de que estén disponibles las cifras oficiales.

En conclusión, este Policy Paper destaca que el modelo de seguimiento de la actividad económica en Marruecos, desarrollado como parte de este trabajo, ha permitido obtener el signo y la tendencia de la tasa de crecimiento del PIB a nivel trimestral, en todo momento. observado, y atestigua la capacidad de los índices de Google Trends (GT) para modelar cambios económicos pasados ​​de manera relevante.

Ha sido posible, de hecho, reproducir los ciclos económicos observados en Marruecos desde 2004. Es cierto que el modelo trimestral mostró, antes de la publicación de las estimaciones de HCP, una tendencia de crecimiento nacional economía que se desaceleró en el tercer trimestre de 2022 después de crecer 2% en el segundo trimestre de 2022.

Asimismo, y con el objetivo de desarrollar un estimador de crecimiento económico de alta frecuencia, se aplica el modelo trimestral estimado a los datos mensuales de GT, lo que permite reproducir de manera relevante los cambios económicos a lo largo del período observado. y por lo tanto ofrece una oportunidad para anticipar la evolución de la actividad económica mensualmente.

Con el objetivo de mejorar este modelo, el Documento de Política prevé que se pueden considerar varios enfoques. En primer lugar, se trata de superar el problema del pequeño tamaño de la muestra utilizada, durante la fase de estudio del modelo, adoptando un panel de países que muestran una similitud estructural con la economía marroquí, especialmente a nivel de desarrollo económico, Internet . tasa de penetración…

Esto mejorará la confiabilidad de las relaciones del modelo y refinará los resultados obtenidos, creen los autores de este documento de política. En el segundo paso, se trata de enriquecer el diccionario de materias y categorías utilizadas en las estimaciones, mediante la combinación de nuevas variables explicativas, especialmente las adaptadas a los contextos de los países seleccionados, concluye en la misma fuente.