Computadores superam precisão humana em previsões do PIB dos EUA
Precisa saber onde está o crescimento econômico dos EUA hoje e onde provavelmente estará no futuro?
Talvez seja melhor analisar os modelos altamente automatizados de computadores no lugar de economistas, a julgar pelas estimativas do PIB do segundo trimestre frente os resultados vistos na quinta-feira.
A economia americana se contraiu pelo segundo trimestre consecutivo, com o PIB caindo a uma taxa anualizada de 0,9% em relação aos três primeiros meses de 2022, segundo cálculo preliminar do Departamento de Comércio.
A estimativa mediana levantada pela Bloomberg foi de expansão de 0,4% e, das 74 projeções de economistas, 23 foram de queda.
As previsões dos modelos “nowcast”, no entanto, estavam mais próximas do resultado. O índice GDPNow do Federal Reserve de Atlanta, por exemplo, viu uma redução de 1,2%.
Outro modelo de computador semelhante teve um resultado direto: a previsão da S&P Global Market Intelligence, inicialmente concebida pela Monetary Policy Analytics — co-fundada pelo ex-Fed Larry Meyer — previu uma contração de 0,9% no segundo trimestre. Seus clientes incluem governos, bancos e o próprio Fed, que usa os dados para obter informações sobre o rumo da economia.
O último resultado do PIB foi observado de perto, já que dois trimestres consecutivos de retração são uma regra prática que muitos usam para indicador se uma economia está em recessão. A determinação oficial dos fins e inícios dos ciclos é feita por um grupo de acadêmicos do National Bureau of Economic Research.
O modelo nowcast ganha adeptos de maior peso à medida que sua precisão aumenta e as projeções que produzem se aproximam mais dos resultados conforme os dados se acumulam.
O modelo do S&P faz projeções que estão dentro da variação de 1,2 pp do PIB cerca de três meses antes do anúncio. A diferença veio diminuindo para cerca de meio ponto percentual mais perto da data de divulgação, disse Ben Herzon, diretor executivo da empresa.
Funcionamento do modelo
Usamos o “método do contador de feijão”, disse Herzon. “O que fazemos é olhar para os dados de origem da agência do governo e replicar sua metodologia.” O truque é estipular valores para o último mês de dados que ainda não foram divulgados publicamente, disse ele.
O modelo do GDPNow do Fed de Atlanta está disponível ao público e também imita os métodos usados pela agência dos EUA para estimar o crescimento real do PIB. Uma diferença fundamental é que não está sujeito a ajustes de julgamento.
“A margem de erro médio das previsões finais do GDPNow é de 0,84 ponto percentual”, segundo o Fed de Atlanta, que enfatiza que o resultado não é uma previsão oficial do banco, nem de seu presidente, do sistema do Fed ou do Fomc.
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