DFROG — el Modelo de Estimación en Tiempo Real del De Nederlandsche Bank para el Crecimiento del PIB, Puesto a Prueba con Aprendizaje Automático

De Nederlandsche Bank (DNB) opera DFROG (Dutch Forecasting model for Real-time Output Growth), una herramienta de nowcasting basada en un modelo de factores dinámicos que combina cerca de 70 indicadores económicos y financieros mensuales en una única estimación en tiempo real del crecimiento del PIB neerlandés del trimestre en curso, publicada mensualmente en el sitio web del DNB como una 'proyección mecánica' distinta de las previsiones oficiales del banco.

Ofrecer una estimación en tiempo real, basada en un modelo, del crecimiento del PIB del trimestre en curso, junto con las previsiones oficiales de junio y diciembre del DNB.

Investigadores del DNB evaluaron la precisión del DFROG entre el tercer trimestre de 2013 y el tercer trimestre de 2023 frente a pronosticadores profesionales (Consensus Economics), valores de referencia ingenuos (paseo aleatorio, modelo autorregresivo) y el modelo de factores dinámicos de Bańbura–Rünstler (Working Paper 819). Un artículo anterior relacionado (754, revisado por pares en De Economist y AStA Advances in Statistical Analysis) puso a prueba métodos de aprendizaje automático (bosque aleatorio, LASSO, elastic net, regresión de subespacio aleatorio) frente al enfoque del DFROG.

Excluyendo los tres trimestres más volátiles de la COVID-19, el DFROG superó las previsiones retrospectivas de Consensus Economics por un margen de RMSFE del 46% y a los valores de referencia ingenuos hasta en un 38%; fue un 11% y un 16% más preciso que el valor de referencia de Bańbura–Rünstler en el primer y segundo mes del trimestre, respectivamente (aunque estadísticamente indistinguible en la muestra completa que incluye la COVID). Un modelo de bosque aleatorio superó modestamente al modelo factorial en el horizonte de nowcast (RMSFE relativo de 0,88 frente a 0,90) y un trimestre por delante (0,92 frente a 0,97).

El DNB reconoce abiertamente que el DFROG es una herramienta estadística mecánica, no una previsión oficial, y que el juicio de los pronosticadores profesionales sigue superándolo durante perturbaciones excepcionales como la COVID-19; a pesar de que los métodos de aprendizaje automático muestran ganancias modestas, el diseño más simple del modelo factorial del DFROG sigue siendo la opción de producción del DNB.