Este artículo resume el estudio Twitter-Based Economic Policy Uncertainty Index for Chile de los investigadores Juan Sebastián Becerra y Andrés Sagner, del Banco Central de Chile.
¿Por qué es importante medir la incertidumbre?
Contenidos
La incertidumbre económica se ha transformado en una variable especialmente relevante para el Banco Central en el último tiempo. Eventos como el estallido social y la pandemia de covid19 han tenido un gran impacto en la volatilidad de los mercados financieros, afectando también las predicciones de la actividad económica. De esta manera, se hace menos claro determinar cuáles son las mejores políticas para mitigar estos efectos y dar estabilidad al sistema financiero local. En este contexto, es esencial contar con medidas de alta frecuencia para apoyar la toma de decisiones de política del Banco Central.
¿Qué indicadores miden incertidumbre en Chile?
La incertidumbres se puede medir a través de la volatilidad del IPSA, o a través de la dispersión de las predicciones macroeconómicas. Sin embargo, estas medidas sólo capturan una fracción de la incertidumbre que afecta a la economía. Una segunda alternativa es el índice de incertidumbre económica elaborado por Clapes UC, que mide la incertidumbre en base a un análisis de las noticias publicadas por medios de prensa nacionales. El problema de este índice es que se elabora con frecuencia mensual.
¿Cuál es la solución propuesta en el artículo de investigación?
Los autores proponen un índice de incertidumbre de frecuencia diaria, elaborado en base a la información contenida en los tweets de cuentas de medios de comunicación en Chile (prensa, noticias, radio). Esta información es recopilada de forma automatizada, y es procesada de manera similar a cómo se hace con el índice de incertidumbre político-económica, es decir, se cuentan los tweets que tienen palabras como economía, política e incertidumbre.
Elaboración de la base de datos
Los investigadores se enfocaron en 15 cuentas de Twitter de medios de comunicaciones del país:
- Noticieros: @CHVNoticias, @T13, @CNNChile, @24HorasTVN, @Puntonoticias_.
- Diarios: @Emol, @DFinanciero, @EYN_ELMERCURIO, @elmostrador, @pulso_tw, @Estrategiacl, @latercera.
- Radios: @biobio, @adnradiochile, @cooperativa.
Se construyó una base de datos de panel de tweets diarios por cuenta, abarcando el periodo entre enero de 2012 y diciembre de 2019. En promedio se registraron 476 tweets por día. También se aprecia que a partir de mediados de 2018 el número de tweets pasó de algo por debajo de 500 por día a casi 1.500 tweets diarios, sobre todo a partir de que se declarara oficialmente la pandemia de covid19.
Medidas de incertidumbre económica
Para calcular las medidas de incertidumbre, los autores se guiaron por la metodología de Baker, Bloom & Davis (2016). Para cada día, se contaron los tweets que contuvieran palabras relacionadas con:
- La economía chilena (E)
- Política, fiscal, monetaria y comercial en Chile (P)
- Incertidumbre respecto de las categorías anteriores (U)
- Situación económica general en Chile (C)
Según el siguiente diccionario de palabras:
Por ejemplo, se clasifica un tweet en la categoría E si contiene cualquier palabra o término que empiece con econ, ya sea en minúsculas o mayúsculas, o una combinación de ambas formas. Asimismo, un tweet que contenga palabras que empiecen con incer o incier, se clasifican en la categoría U.
Por otro lado, los autores consideraron posible añadir o remover palabras clave de estas categorías, que puedan ser de interés particular en algún momento.
Se elaboraron dos índices:
- DEPU. En base al set Y1, que considera los tweets que contengan palabras pertenecientes a las categorías E, P y U.
- DEPUC. En base al set Y2, que considera los tweets que contengan palabras pertenecientes a las categorías E, P, U y E.
Para cada categoría de cuenta (noticiero, diario y radio) y día se calculó la frecuencia de tweets que cumplían los criterios anteriores, y se dividió por el número total de tweets por tipo de cuenta. A continuación, se estandarizó cada serie obtenida en el cálculo anterior, usando la media y desviación estándar del periodo 2012-2019 (por tipo de cuenta). Finalmente, se calcularon los índices, DEPU y DEPUC, promediando las medidas estandarizadas.
Resultados: los índices de incertidumbre política-económica basados en Twitter
Los resultados se muestran en el siguiente gráfico, en que se muestran los promedios móviles de 7 días de los índices, debido a su alta volatilidad diaria. Los autores destacan que ambas medidas tienden a moverse conjuntamente, excepto al final del periodo en que se observa una divergencia. La correlación entre ambos índices es de 0.64.
También se encontró que los índices muestran alzas significativas en periodos de incertidumbre económica global o local generalizada, que se encuentran etiquetados en el gráfico. Por último, los autores destacan la efectividad de los índices para medir momentos de incertidumbre relacionados con el estallido social y la pandemia de covid19 en Chile, que provocaron una gran volatilidad en el mercado accionario local y el tipo de cambio.
¿Para qué sirven estos indicadores?
Los autores muestran que la incertidumbre económica capturada por el índice DEPUC tiene un efecto significativo sobre el tipo de cambio, en especial cuando el nivel del tipo de cambio es alto. Por ejemplo, un marcado aumento de 2.64 desviaciones estándar en el índice DEPUC provocaría una depreciación promedio del peso chileno de $4.8 a $6.4 por dólar dentro del mismo día, y de $25 a $35 pesos por dólar una semana después. En contraste, se encontró un efecto no significativo del EPUC sobre el tipo de cambio cuando el nivel del tipo de cambio es bajo.
Conclusiones
Se elaboró una medida de incertidumbre económica para Chile, de frecuencia diaria, usando datos obtenidos de Twitter, para el periodo 2012-2019. Los índices de incertidumbre mostraron alzas significativas en ciertos periodos, coincidiendo con eventos de alta incertidumbre económica global o local. Por último, se demostró que este indicador tiene utilidad para explicar los efectos de la incertidumbre económica en la dinámica del tipo de cambio.
Referencias
Baker, S. R., N. Bloom, and S. J. Davis (2016), “Measuring Economic Policy Uncertainty”, Quarterly Journal of Economics 131(4): 1593–1636.
Becerra, Juan Sebastián & Andrés Sagner (2020). Twitter-Based Economic Policy Uncertainty Index for Chile. Working Papers N° 883 https://www.bcentral.cl/en/web/banco-central/content/-/detalle/documento-de-trabajo-n-883
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