Eficacia del análisis de sentimiento para pronosticar la tasa de crecimiento anual del PIB de Ecuador mediante datos textuales de periódicos (2001- 2024)

Abstract

Las crisis persistentes en Ecuador ponen de relieve la necesidad de contar con herramientas oportunas de pronóstico económico. Si bien las encuestas empresariales y de consumidores capturan expectativas, su frecuencia mensual limita la capacidad de respuesta ante choques repentinos. Este estudio evalúa si el análisis de sentimiento aplicado a artículos periodísticos diarios puede mejorar los pronósticos del  crecimiento del PIB. A partir de 240.000 artículos publicados entre 2001 y 2024, se construyeron cinco indicadores de sentimiento mediante un enfoque de NLP personalizado que combina TextBlob, VADER y el modelo en español de SpaCy. Estos indicadores se incorporaron en un modelo LASSO-ARDL junto con controles tradicionales e indicadores basados en encuestas. Los resultados muestran que los modelos
enriquecidos con sentimiento superan significativamente al modelo de referencia basado en encuestas en horizontes de corto plazo (1-3 meses), reduciendo el RMSE y mostrando mayor estabilidad. En horizontes
más largos, las diferencias dejan de ser estadísticamente significativas. Los hallazgos resaltan el valor de integrar indicadores en tiempo real derivados de texto en los marcos de pronóstico, ofreciendo un complemento escalable a los métodos tradicionales en contextos económicos emergentes y volátiles.