Template-Type: ReDIF-Paper 1.0
Author-Name: Ramiro Emmanuel Jorge
Author-Name-First: Ramiro Emmanuel
Author-Name-Last: Jorge
Title: Herramientas de Google para la predicción de variables económicas. Una aplicación al Índice Compuesto Coincidente de Actividad Económica de la Provincia de Santa Fe (ICASFe)
Abstract: El paper internaliza información proveniente de las herramientas Google Trends y Google Correlate con el objetivo de predecir de manera oportuna el valor del Índice Compuesto Coincidente de Actividad Económica de la Provincia de Santa Fe (ICASFe), indicador que se publica con dos meses de rezago.    Para esto, se identifican aquellos términos cuyos patrones de búsqueda tienen mayor correlación con el ICASFe y luego se plantea un método de agregación para incorporarlos  la serie target.  Las estimaciones obtenidas con el modelo son contrastadas con datos reales de la serie target (ex post). Los resultados indican que las herramientas y el procedimiento adoptado permiten realizar una estimación consistente y ganar oportunidad respecto a las publicaciones oficiales.
Length: 20 pages
Creation-Date:  2020-11
File-URL: https://aaep.org.ar/works/works2020/Jorge.pdf
File-Format: Application/pdf
Number: 4360
Classification-JEL: E27, E32
Keywords: Cycles, nowcast, big data, Google tools
Handle: RePEc:aep:anales:4360