Las transferencias procesadas por ACH

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The opinions contained in this document are the sole responsibility of the authors and do not commit Banco de la República or its Board of Directors. AbstractEconomic activity nowcasting (i.e. making current-period estimates) is convenient because most traditional measures of economic activity come with substantial lags. We aim at nowcasting ISE, a short-term economic activity indicator in Colombia. Inputs are ISE's lags and a dataset of payments made with electronic transfers and cheques among individuals, firms, and the central government. Under a predictive modeling approach, we employ a nonlinear autoregressive exogenous neural network model. Results suggest that our choice of inputs and predictive method enable us to nowcast economic activity with fair accuracy. Also, we validate that electronic payments data significantly reduces the nowcast error of a benchmark non-linear autoregressive neural network model. Nowcasting economic activity from electronic payment instruments data not only contributes to agents' decision making and economic modeling, but also supports new research paths on how to use retail payments data for appending current models.

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La predicción inmediata de la actividad económica (es decir, hacer estimaciones del período actual), es conveniente porque la mayoría de las medidas tradicionales de actividad económica se realizan con rezagos sustanciales. Nuestro objetivo es predecir el ISE, un indicador de actividad económica de corto plazo en Colombia. Las entradas son los rezagos del ISE y un conjunto de datos de pagos realizados entre individuos, empresas y el gobierno central, mediante transferencias electrónicas y cheques. Bajo un enfoque de modelado predictivo, empleamos un modelo de red neuronal exógena autoregresiva no lineal. Los resultadossugieren que nuestra elección de insumos y el método predictivo, nos permiten difundir la actividad económica con una precisión razonable. Además, validamos que los datos de pagos electrónicos reducen significativamente el error de predicción en un modelo de red neuronal autoregresiva de referencia. La predicción inmediata de la actividad económica con datos de los instrumentos de pago electrónicos, no solo contribuye a la toma de decisiones de los agentes y al modelado económico, sino que también soporta nuevas vías de investigación sobre cómo utilizar dichos datos en modelos actuales.