Previsão Baseada em IA na Suécia — os Modelos de Aprendizagem Automática do Riksbank para Previsão do PIB e da Inflação

O Sveriges Riksbank, o banco central da Suécia, tem-se apoiado em modelos de fatores dinâmicos e noutra econometria clássica de séries temporais, no seu Departamento de Política Monetária, para prever o crescimento do PIB e a inflação antes das decisões sobre taxas de juro.

Um Staff Memo de abril de 2025 propôs-se testar se abordagens de aprendizagem automática poderiam melhorar estes referenciais de previsão tradicionais, como um passo em direção a processos de previsão mais automatizados que poderiam libertar tempo dos analistas para o julgamento e a comunicação.

Investigadores do Riksbank (Ard den Reijer, Pär Stockhammar, David Vestin, Davide Bucci Vincenzo e Xin Zhang) compararam sistematicamente modelos de florestas aleatórias e redes neuronais com os referenciais tradicionais de séries temporais do banco, em testes retrospetivos (backtesting) de previsão do PIB e da inflação, publicando abertamente a metodologia completa e a lista de autores em riksbank.se.

Os modelos baseados em ML captaram melhor as relações não lineares e apresentaram uma precisão de previsão mensuravelmente superior à dos referenciais tradicionais, tanto para o PIB como para a inflação, em testes retrospetivos, embora não tenha sido reivindicada qualquer adoção operacional nas decisões sobre taxas de juro.

Como os Staff Memos do Riksbank são explicitamente publicações de investigação 'livres de conclusões de política', trata-se de geração de evidência anterior a uma possível adoção institucional, e não de uma afirmação de que a IA já está a conduzir as decisões de política monetária; a publicação aberta da metodologia permite a replicação e o escrutínio externos.