O Spain-STING, do Banco de Espanha, prevê em tempo real o PIB trimestral espanhol a partir de indicadores antecipados; uma reespecificação de 2024 (relações contemporâneas, volatilidade variável, indicadores revistos) trouxe um ganho de precisão documentado pós-pandemia.
Detalhes
Maturidade
Consolidada
Promotor
Banco de España (Directorate General Economics, Statistics and Research)
Período
Model family introduced 2008–2009 (Euro-STING/Spain-STING); respecified and re-evaluated 2024 (Occasional Papers 24/06, 4 March 2024); journal version published 2025
Região (NUTS)
ES30
Palavras-chave
central banking, macroeconomic forecasting, monetary policy, statistics
Contexto
O Banco de España opera o modelo de nowcasting Spain-STING (Short-Term Indicator of Growth) desde que esta família de modelos foi introduzida pelos economistas Máximo Camacho e Gabriel Pérez-Quirós. O modelo estima um fator latente comum a partir de indicadores disponíveis antes da divulgação dos dados oficiais do PIB, dando aos decisores políticos uma leitura em tempo real da economia espanhola semanas antes dos dados confirmados do Eurostat.
Objetivos
O trabalho de 2024 visava corrigir uma fragilidade conhecida: a precisão do modelo tinha-se deteriorado durante o período de elevada volatilidade da pandemia, pelo que os autores procuraram reespecificá-lo preservando o seu desempenho pré-pandemia.
Atividades
No Documento Ocasional 24/06 (publicado a 4 de março de 2024, mais tarde na Revista Economía v.48), os economistas do Banco de España Ana Gómez Loscos, Miguel Ángel González-Simón e Matías Pacce reespecificaram o modelo com três alterações: relações contemporâneas em vez de puramente antecipadas com os indicadores, um processo estocástico (variável no tempo) para a volatilidade da componente comum, e um conjunto revisto de indicadores de entrada relevante para o pós-pandemia.
Resultados
O artigo relata uma melhoria notável no desempenho do nowcasting durante o período de elevada volatilidade pós-pandemia, preservando a precisão pré-pandemia do modelo, embora apresente isto como uma conclusão qualitativa e não como um valor quantificado específico de redução de erro. O modelo insere-se numa família mais ampla, avaliada de forma independente — o documento de trabalho estatístico do Eurostat de 2025 sobre nowcasting do PIB em tempo real para a área do euro avalia ferramentas comparáveis em seis Estados-Membros, incluindo Espanha, e modelos irmãos (Euro-STING, Ñ-STING) partilham a mesma arquitetura.
Conclusões
As previsões e a metodologia do Spain-STING são publicadas regularmente pelo banco central, em vez de serem mantidas como uma caixa negra interna, embora continue a ser uma abordagem estatística/de fatores dinâmicos e não um sistema moderno de aprendizagem automática. O próprio artigo do Banco de España reconhece com franqueza que a precisão se deteriorou durante a pandemia antes da correção de 2024, sublinhando que mesmo ferramentas operacionais de longa data necessitam de reespecificação periódica.
Implementação
Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €)
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano)
Equipa e competências
Named Banco de España research economists (Ana Gómez Loscos, Miguel Ángel González-Simón, Matías Pacce) within the Directorate General Economics, Statistics and Research
Condições de sucesso
Continuous institutional maintenance and periodic respecification of the model over more than a decade
Publication of methodology and results in the Occasional Papers series and peer-reviewed journals
Existence of a wider benchmarked model family (Euro-STING, Ñ-STING) enabling cross-checking
Habitualmente financiado por
National / regional programmes
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Fontes de dados
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Investigadores do SARB testaram rigorosamente modelos de aprendizagem automática (LASSO, XGBoost, redes neuronais) face às próprias previsões de inflação publicadas …