Cómo la incertidumbre económica que se refleja en Twitter permite anticipar desde la variación del PBI hasta la volatilidad cambiaria

Un indicador que surge de las redes sociales mostró tener capacidad predictiva de los cambios ocurridos en un área clave del gobierno nacional desde principios de julio

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A diferencia de otros ámbitos en los que las personas vuelcan sus dudas, temores y preocupaciones, las redes sociales permiten medir en detalle la magnitud del impacto de los fenómenos económicos en la percepción de las personas (Reuters)
A diferencia de otros ámbitos en los que las personas vuelcan sus dudas, temores y preocupaciones, las redes sociales permiten medir en detalle la magnitud del impacto de los fenómenos económicos en la percepción de las personas (Reuters)

La incertidumbre que dominó a la escena económica y política argentina en julio, mes en el que renunciaron dos ministros de economía sucesivos, se volcó a todos los ámbitos de la sociedad. Y una de las cajas de resonancia más notoria fueron las redes sociales que, a diferencia de otros ámbitos en los que las personas vuelcan sus dudas, temores y preocupaciones, permiten medir en detalle la magnitud del impacto de los fenómenos económicos en las percepciones de las personas. Y con ella, incluso, tener algún grado de información dura que predice el comportamiento de variables como la actividad económica, la producción industrial, la volatilidad cambiaria y la confianza del consumidor.

Daniel Aromí, investigador del Instituto Interdisciplinario de Economía Política (IIEP) de la UBA-Conicet y de la Facultad de Ciencias Económicas de la UCA, lleva varios años analizando millones de publicaciones en la red social Twitter para buscar si las reacciones de los tuiteros argentinos dan pistas útiles sobre la información económica futura. Junto con un colega, ya desarrolló un índice que mide cómo la frecuencia de quejas, menciones y lamentos respecto del ritmo de avance de los precios puede adelantar en algún nivel cuál va a ser el registro de inflación en los meses por venir.

El índice mide cómo la frecuencia de quejas, menciones y lamentos respecto del ritmo de avance de los precios puede adelantar en algún nivel la tasa de inflación

Ahora, desarrolló el Índice de Incertidumbre Económica de la Universidad Católica Argentina que con un método similar busca detectar picos y valles en el nivel de incertidumbre respecto de la marcha de la economía para graficar el grado de estrés económico percibido en un momento dado y prever establecer correlaciones entre ese indicador y los registros futuros de distintas variables económicas.

Fuente: UCA
Fuente: UCA

Al correr ese modelo durante julio último, que empezó a toda tensión con la renuncia de Martín Guzmán el día dos, la designación de Silvina Batakis a la noche siguiente y la novedad, confirmada más tarde, de su reemplazo por Sergio Massa en el rol de “superministro” el 28 de julio último, lo que se ve no tiene precedentes en la corta vida del indicador.

“En julio la incertidumbre percibida se mantuvo en niveles extremadamente altos a lo largo de todo el mes. Esto contrasta con los meses anteriores en los que se destacaban picos de alta incertidumbre rodeados de valles más moderados”, explica la publicación del Centro de Analítica y Económica y Empresarial de la UCA (CAEE - UCA). Dicho de otra manera, no es la primera vez que los tuiteros argentinos se dan un susto: pero sí la primera en que ese estado de incertidumbre se mantiene a diario y por muchos días.

No fue un récord en el nivel, las menciones repetidas a “guerra a la inflación” en marzo pasado como resultado de una frase del presidente Alberto Fernández habían causado un pico previo. Pero en julio, entre picos, la incertidumbre se mantuvo alta.

En julio la incertidumbre percibida se mantuvo en niveles extremadamente altos a lo largo de todo el mes (CAEE - UCA)

Los datos, que buscan apariciones de una lista de expresiones asociadas a la incertidumbre económica entre millones de tuits, encuentran tres puntos en los que la incertidumbre económica percibida llega a picos:

➖ 2/7: Renuncia del ministro de Economía Martín Guzmán. El día siguiente, el domingo 3 de julio, el índice alcanza el valor más alto del mes: 85,8. Demostrando el alto impacto del evento, los tres valores más altos del mes corresponden a los primeros cinco días.

➖ A lo largo del resto del mes, se observan fluctuaciones dentro de un rango elevado de valores.

➖ 28/7: Se anuncia la llegada de Sergio Massa al Ministerio de Economía. Al día siguiente, el valor del índice alcanza un pico de 76,8 y luego marca una caída en los días posteriores. De esta manera, este segundo evento estuvo asociado a una respuesta más moderada en el indicador.

Fuente: UCA
Fuente: UCA

Lo interesante, según registró Aromí en un paper actualizado a junio de este año, es que estas variaciones en el nivel de incertidumbre económica percibida en Twitter tienen alguna capacidad predictiva en una serie de variables.

“En el caso de los niveles de actividad, un shock al indicador de incertidumbre es seguido, en promedio, por una caída en las tasas de variación en los siguientes meses. Los impactos son económicamente significativos”, afirma el trabajo “Medición de incertidumbre económica en redes sociales en base a modelos de procesamiento de lenguaje natural” del 22 de junio pasado.

En el caso de los niveles de actividad, un shock al indicador de incertidumbre es seguido, en promedio, por una caída en las tasas de variación en los siguientes meses

Tres meses después del shock se observa en promedio una caída acumulada de 0,6% o 0,7% en el crecimiento económico”, agrega Daniel Aromí. Y también logra predecir recortes al Índice de Producción Industrial.

“En el caso del nivel de confianza del consumidor también se observa una caída económica y estadísticamente significativa”, agrega el paper.

Los resultados, promisorios, sin embargo no fueron tan claros en materia cambiaria, la obsesión de los argentinos. “En el caso del dólar blue, bajo esta especificación, la asociación no llega a ser estadísticamente significativa. Lógicamente, ¡es muy difícil pronosticar en mercados financieros en escenarios de alta volatilidad!”, dijo Aromí a Infobae.

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