El organismo de comercio de la ONU ha lanzado un nuevo sitio que proporciona estimaciones en tiempo real sobre el comercio global y el PIB para mostrar los impactos de los múltiples impactos económicos globales en tiempo real.
El sitio web , lanzado este mes por la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD), proporciona estimaciones basadas en datos, a las que llama “previsiones inmediatas”, para arrojar luz sobre las continuas presiones económicas de la guerra en Ucrania y la persistente fuerte inflación preocupaciones, ofreciendo información oportuna para ayudar a guiar las respuestas políticas.
La UNCTAD ha producido durante mucho tiempo pronósticos inmediatos sobre el crecimiento trimestral mundial de las exportaciones de mercancías, lo que brinda una imagen oportuna del desarrollo del comercio mundial desde el comienzo de la pandemia de COVID-19, pero el hecho de que se difundan a través de boletines de fin de trimestre ha sido limitante
Para generar estimaciones en tiempo real, la UNCTAD dice que los últimos datos disponibles y las revisiones de datos se introducen en los modelos semanalmente para actualizar y revisar los pronósticos inmediatos y proporcionar información sobre las condiciones económicas y comerciales actuales mucho antes de que se publiquen las cifras finales con varios meses de anticipación. demora.
“Las estimaciones se extraen de los modelos de las tres series comerciales de la UNCTAD que cubren las exportaciones mundiales de mercancías expresadas en valores y volúmenes y las exportaciones de servicios. Y por primera vez, las estimaciones incluyen el crecimiento anual del PIB mundial”, explica la UNCTAD.
“Además de las estimaciones, el sitio web muestra el desarrollo de los pronósticos inmediatos a lo largo del tiempo, y muestra cómo la publicación de datos les ha dado forma a medida que ha evolucionado la situación económica”.
Según la UNCTAD, los modelos detrás de los pronósticos inmediatos se conocen como redes neuronales artificiales de memoria a corto plazo (LSTM), que superan su propio enfoque de modelo de factor dinámico anterior.
Más información sobre la metodología e información sobre la biblioteca de lenguaje de programación múltiple de código abierto que la acompaña está disponible en un documento de investigación de la UNCTAD . Un segundo trabajo de investigación de la UNCTAD detalla el desempeño de la metodología durante la pandemia, mientras que un tercer trabajo de investigación compara su desempeño con otras metodologías comunes de aprendizaje automático y predicción inmediata.
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