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Bonne pratique Importée

Anticiper la Consommation des Ménages Chiliens avec des Données de Paiement Électronique — Le Modèle Pandémique de la Banco Central de Chile

Chili · Santiago · Voir le profil de Chili · Voir le profil de Santiago

Preuves: Observationnel / avant-après Top 62% 53/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

La Banco Central de Chile a testé des données de paiement électronique quasi instantanées contre ses méthodes habituelles pour suivre la consommation des ménages pendant le choc COVID-19, avec des gains de précision une fois les catégories bien pondérées.

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Banco Central de Chile
Période
2020-2023
Mots-clés
central banking, household consumption, real-time data, electronic payments, nowcasting

Contexte

Lorsque le choc de la COVID-19 a frappé, les statistiques officielles de consommation des ménages au Chili étaient trop lentes pour montrer aux décideurs les évolutions de dépenses en temps réel, alors que les données de paiement électronique par carte sont saisies avec très peu de délai.

Activités

Dans le document de travail n° 931, l'économiste Marcus P. A. Cobb, de la Banque centrale du Chili, a testé des modèles de nowcasting construits à partir de ces données de paiement électronique face aux méthodes habituelles de nowcasting de la banque, sur la période pandémique.

Résultats

Les données de paiement ont capté les fluctuations de dépenses en temps réel durant le choc, et des modèles simples reposant uniquement sur les données de paiement électronique ont pu produire des gains de précision supplémentaires une fois chaque secteur économique doté d'une pondération de représentativité appropriée.

Conclusions

Il s'agit d'un document de travail de recherche testant une nouvelle source de données en temps réel, et non d'une composante confirmée du système opérationnel de nowcasting déjà en production à la banque ; sa valeur documentée est la plus grande lors de chocs aigus, lorsque les indicateurs traditionnels accusent le plus de retard.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Faible (< 50 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

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