Short-term real-time forecasting model for spanish GDP (Spain-STING): new specification and reassessment of its predictive power

El incremento de la volatilidad observada en la mayoría de los indicadores económicos tras la irrupción del COVID-19 redujo la capacidad predictiva de los modelos de previsión a corto plazo. En este documento se presenta una revisión del modelo Spain-STING —una de las herramientas que utiliza el Banco de España para la predicción a corto plazo del crecimiento intertrimestral del PIB— al objeto de mejorar su capacidad predictiva tras la pandemia. En particular, la revisión comporta tres cambios principales: i) la relación entre los indicadores incluidos en el modelo y el componente común estimado pasa a ser contemporánea para todos los indicadores, en lugar de adelantada en el tiempo para alguno de ellos; ii) se permite que la varianza del componente común estimado pueda sufrir cambios en el tiempo, al modelarse a través de un proceso estocástico; iii) se revisa el conjunto de indicadores con el fin de incluir solo aquellos que aportan la información más relevante a la hora de predecir el crecimiento del PIB tras la pandemia. Estas modificaciones redundan en una mejora sustancial de la capacidad predictiva de Spain-STING en el período posterior a la pandemia y mantienen la correspondiente al período anterior a ella. ; The predictive power of short-term forecasting models was impaired by the increased volatility observed in most economic indicators following the outbreak of COVID-19. This paper sets out a revision of the Spain-STING model (one of the tools used by the Banco de España for short-term forecasts of quarter-on-quarter GDP growth) with a view to improving its predictive power in the wake of the pandemic. In particular, the revision entails three main changes: (i) the correlation between the indicators included in the model and the estimated common component is now coincident for all of the indicators, rather than leading in the case of some of them; (ii) by using a stochastic process to model the variance in the estimated common component, such variance may now vary over time; (iii) the set of ...