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Nowcasting, o el análisis de información en tiempo real para entender la economía y los mercados
Martín Oksenberg

Martín Oksenberg

Analista de Estrategias Cuantitativas de LarrainVi

26/05/2020
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Nowcasting, o el análisis de información en tiempo real para entender la economía y los mercados

A finales de marzo, conversé con el administrador de un importante fondo asiático, y como si fuera lo más normal del mundo, me comentó que con la información obtenida a través de sus satélites estaban viendo una rápida recuperación económica en China (es más, me dio un número bastante específico). Si bien ya se escuchaban noticias de la vuelta a una “nueva normalidad” en el país asiático, me sorprendió la exactitud del dato, que pude confirmar una vez que este se hizo público y oficial.

Este tipo de experiencias pueden sonar algo lejanas a nuestra realidad, pero la buena noticia es que esta herramienta es solo una dentro de un mar de nuevas y a veces alcanzables formas de saber en tiempo real qué está pasando en la economía en particular y en el mundo en general, ejercicio al cual se le ha denominado Nowcasting.

Desde principios del siglo pasado, los grandes académicos del campo de las finanzas se dedicaron a intentar de identificar y estudiar variables que les ayudasen a predecir qué iba a suceder en el futuro: en qué empresas invertir, cómo se moverán las tasas, qué moneda será la más fortalecida ante el dólar, entre otros. Hoy en día, la academia se está cansando de intentar de encontrar señales en un ambiente tan ruidoso, y ha optado cada vez más a desarrollar modelos para entender el mundo de una forma más inmediata y eficiente. Sin ir más lejos, una estimación de inflación descargando precios de miles de páginas web puede resultar ser más precisa que un modelo predictivo teórico, por muy sofisticado que este sea.

Otro ejemplo muy simple de cómo todos tenemos acceso a este tipo de información, es a través de la herramienta de Google Trends (trends.google.com). Una rápida búsqueda de términos como “Cornershop”, “Bicicleta estática” o “Linio” nos ayudan a ver rápidamente no solamente tendencias del mercado en esta crisis, sino la magnitud de ellas (para los más masoquistas, también se puede buscar “Pasajes Avión”, “Hoteles” o “Síntomas Covid”, los resultados no les sorprenderán).

Más allá de ser una curiosidad, esta información nos permite cambiar como entendemos la industria. Ya no es tan necesario que la compañía de retail nos diga cómo estuvo el Cyber Day en su entrega de resultados al final del trimestre, hoy en día podemos ver las búsquedas relacionadas, los reclamos en los días posteriores y los comentarios en RRSS y podemos obtener un estimado cuya precisión hace no más de 10 años nos hubiera parecido imposible.

En el contexto del COVID-19, este tipo de análisis cobra aún más relevancia, ya que el mercado es particularmente sensible a las noticias que salen todos los días, y no nos podemos dar el lujo de esperar a los comunicados de las empresas para saber el impacto sobre ellas. Quizás no tenemos satélites a nuestra disposición, pero alternativas hay muchas.

Sin embargo, si bien el acceso a la información en algunos casos puede ser simple, así como su contenido, el gran volumen y variedad hace que entenderla sea un proceso no tan fácil. Es entendible la resistencia que ha ofrecido la industria al Nowcasting, su implementación es costosa debido a las grandes cantidades de datos que se deben almacenar, y de los muchas veces sofisticados modelos estadísticos y de Machine Learning que se necesitan para darles sentido. A pesar de esto, una dentro de las muchas lecciones que debemos aprender de esta crisis es la importancia de recolectar, procesar e interpretar la data de la forma más rápida posible, ya que como hemos visto a lo largo de la historia de esta industria, el primero en tener la información suele ser el ganador.

Particularmente, en LarrainVial Asset Management estamos implementando todo esto en nuestros procesos de inversiones integrando la tecnología, Machine Learning y matemática financiera. Contamos con modelos que nos permiten capturar tendencias de forma eficiente y clara, tanto en los sectores como en los países que analizamos. Aplicamos un monitoreo constante a distintas variables que nos permiten entender de forma simple lo que está pasando, generando aprendizaje e interpretando la gran cantidad de información obtenida.

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