Template-Type: ReDIF-Paper 1.0
Author-Name: María Florencia Camusso
Author-Name-First: María Florencia
Author-Name-Last: Camusso
Author-Name: Ramiro Emmanuel Jorge
Author-Name-First: Ramiro Emmanuel
Author-Name-Last: Jorge
Title: Google Correlate y Google Trends como herramientas para realizar un nowcast de las ventas minoristas
Abstract:  El trabajo internaliza información proveniente de las herramientas Google Trends y Google Correlate, con el objetivo de realizar un nowcast de las ventas de supermercados de la Provincia de Santa Fe; indicador que se publica con algunos meses de rezago.
En primer lugar se identifican un conjunto de variables proxies con alto poder predictivo y luego se plantea un método de agregación para incorporar los patrones de búsqueda a la serie target.
Las estimaciones obtenidas con el modelo, son contrastadas con datos reales de la serie target (ex post) y con los forecasts que arroja el X13-ARIMA-SEATS. Los resultados indican que las herramientas y el procedimiento adoptado permiten realizar una estimación consistente y ganar oportunidad respecto a las publicaciones oficiales.
Length:  25 pages
Creation-Date:  2019-11
File-URL: https://aaep.org.ar/works/works2019/camusso_jorge.pdf
File-Format: Application/pdf
Number: 4127
Classification-JEL: E27, E32
Keywords: Cycles, nowcast, big data, Google tools Argentino
Handle: RePEc:aep:anales:4127