Nowcasting private consumption : traditional indicators, uncertainty measures, credit cards and some internet data

Abstract

Este documento se centra en la predicción a corto y medio plazo del consumo privado. La selección de indicadores mensuales en tiempo real se realiza sobre la base de las variables habituales (indicadores cualitativos versus cuantitativos) y de otras menos habituales. Entre las variables de este último grupo se analizan las siguientes: i) variables proxy de la incertidumbre económica y sobre las políticas económicas

ii) operaciones con tarjetas de crédito, medidas tanto en TPV como en cajeros

iii) indicadores basados en búsquedas de términos relacionados con el consumo obtenidas con la herramienta Google Trends. Se estima un conjunto de modelos de frecuencias mixtas (mensual y trimestral) utilizando una base de datos en tiempo real, y se realizan ejercicios empíricos para valorar la capacidad predictiva de los diferentes grupos de indicadores. Los principales resultados son los siguientes: i) los indicadores cuantitativos y los relativos al uso de tarjetas de crédito son los que presentan mejor capacidad predictiva cuando se utilizan individualmente, y esta mejora cuando se combinan

ii) a pesar de lo anterior, los indicadores de opinión son de utilidad para captar señales cualitativas a muy corto plazo (en el horizonte del nowcast)

iii) los indicadores de Google y los de incertidumbre añaden información cuando se combinan con los indicadores tradicionales, sobre todo en horizontes de proyección más allá del nowcast, lo que sería consistente con el hecho de que estos indicadores pueden contener información acerca de futuras decisiones de consumo

iv) la combinación de los modelos que incluyen los indicadores que arrojan los mejores resultados tiende a mejorar los resultados obtenidos con combinaciones más amplias de modelos

The focus of this paper is on nowcasting and forecasting quarterly private consumption. The selection of real-time, monthly indicators focuses on standard (“hard” / “soft” indicators) and less-standard variables. Among the latter group we analyze: i) proxy indicators of economic and policy uncertainty

ii) payment cards’ transactions, as measured at “Point-of-sale” (POS) and ATM withdrawals

iii) indicators based on consumption-related search queries retrieved by means of the Google Trends application. We estimate a suite of mixed-frequency, time series models at the monthly frequency, on a real-time database with Spanish data, and conduct out-of-sample forecasting exercises to assess the relevant merits of the different groups of indicators. Some results stand out: i) “hard” and payments cards indicators are the best performers when taken individually, and more so when combined

ii) nonetheless, “soft” indicators are helpful to detect qualitative signals in the nowcasting horizon

iii) Google-based and uncertainty indicators add value when combined with traditional indicators, most notably at estimation horizons beyond the nowcasting one, what would be consistent with capturing information about future consumption decisions

iv) the combinations of models that include the best performing indicators tend to beat broader-based combinations