Incorporando información fiscal de frecuencia diaria en la previsión macroeconómica a corto plazo

• Ángel Cuevas ^[1] ; Ramiro Ledo ^[1] ; Enrique Martín Quilis ^[1]
  1. [1] Servicio de Estudios Tributarios y Estadísticas. Agencia Tributaria
• Localización: Papeles de trabajo del Instituto de Estudios Fiscales. Serie economía, ISSN 1578-0252, Nº 11, 2019, págs. 1-30
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Se presenta un modelo de previsión a corto plazo basado en datos de origen tributario, combinando información diaria procedente del sistema de Suministro Inmediato Información (SII) para las declaraciones del Impuesto sobre el Valor Añadido (IVA) con indicadores mensuales elaborados a partir de las fuentes tributarias y con la serie del PIB como síntesis macro. Se utiliza un modelo univariante bayesiano en frecuencia diaria y un análisis factorial dinámico de frecuencia mixta (mensual-trimestral) para la generación de previsiones. La información diaria, junto con la flexibilidad y eficacia de los modelos factoriales, permite un seguimiento muy actualizado del ritmo de actividad.

  • English

    We present a short-term forecasting model based on tax data. The model combines daily information from the Immediate Supply of Information System for VAT declaration forms, with monthly indicators derived from tax data. The model also uses the GDP as a macro synthesis. A Bayesian univariate daily frequency model is combined with a mixed frequency (monthly-quarterly) dynamic factor analysis for the generation of forecasts. The daily information, plus the flexibility and efficiency of the factor models, allows a very updated monitoring of the short-term economic conditions.