Esta nota resume la importancia de las series en los dos modelos agregados seleccionados para el nowcasting del crecimiento anual del PIB de Bogotá:
Los pesos corresponden al ajuste final utilizado para producir el nowcast de 2026T1, con información del PIB de Bogotá disponible hasta 2025T4. No deben interpretarse como efectos causales ni como parámetros permanentes.
El Random Forest obtuvo un MAE de validación de 0,694 puntos porcentuales. Su nowcast congelado para 2026T1 es 2,145%.
En este modelo no existen coeficientes positivos o negativos. Los
pesos indican cuánto utilizó el bosque cada variable para separar las
observaciones y generar sus pronósticos. Para cada serie se sumaron las
importancias de sus tres meses del trimestre: m1,
m2 y m3.
| Serie | Peso relativo |
|---|---|
| ISE Colombia | 27,72% |
| Manufactura: producción real | 18,71% |
| Manufactura: ventas reales | 16,06% |
| Salidas de buses | 12,69% |
| Demanda de energía | 9,20% |
| Empleo: ocupados | 6,19% |
| Transacciones: facturación real | 5,81% |
| Comercio minorista: ventas reales | 3,29% |
| Transacciones: ticket promedio real | 0,32% |
| Total | 100,00% |
El Elastic Net obtuvo un MAE de validación de 0,599 puntos porcentuales. Su nowcast congelado para 2026T1 es 3,505%.
El modelo estandariza cada predictor dentro de la muestra de
entrenamiento. El peso porcentual se calcula como la suma absoluta de
los coeficientes de m1, m2 y m3
de cada serie, dividida por la suma absoluta de todos los
coeficientes:
\[ w_j=100\frac{\sum_{m=1}^{3}|\widehat{\beta}_{j,m}|} {\sum_{k}\sum_{m=1}^{3}|\widehat{\beta}_{k,m}|}. \]
| Serie | Peso absoluto | Coeficiente estandarizado acumulado |
|---|---|---|
| ISE Colombia | 49,39% | +3,554 |
| Manufactura: producción real | 22,05% | +1,587 |
| Manufactura: ventas reales | 21,10% | +1,518 |
| Salidas de buses | 3,69% | +0,266 |
| Comercio minorista: ventas reales | 2,94% | +0,211 |
| Luminosidad: proporción iluminada | 0,83% | +0,060 |
| Demanda de energía | 0,00% | 0,000 |
| Empleo: ocupados | 0,00% | 0,000 |
| Luminosidad: mediana espacial | 0,00% | 0,000 |
| Luminosidad: percentil 90 | 0,00% | 0,000 |
| Luminosidad: proporción imputada | 0,00% | 0,000 |
| Transacciones: facturación real | 0,00% | 0,000 |
| Transacciones: ticket promedio real | 0,00% | 0,000 |
| Total | 100,00% |
Los únicos predictores mensuales con coeficiente diferente de cero en el ajuste final fueron:
| Predictor | Coeficiente estandarizado |
|---|---|
ISE Colombia, m2 |
+2,310 |
Manufactura: producción real, m2 |
+1,587 |
Manufactura: ventas reales, m3 |
+1,518 |
ISE Colombia, m1 |
+1,245 |
Salidas de buses, m3 |
+0,266 |
Comercio minorista, m3 |
+0,211 |
Proporción iluminada, m2 |
+0,060 |
La configuración seleccionada (l1_ratio = 1) permite que
el modelo descarte variables que no añaden suficiente información frente
a las demás. Por eso algunos coeficientes quedan exactamente en cero.
Esto no significa que la serie carezca de información en todos los
periodos o en otros modelos.
Los valores anteriores se estimaron con 24 observaciones trimestrales, hasta 2025T4. Cuando se incorpore un nuevo trimestre, cambiarán los datos disponibles, los valores usados para completar faltantes, la escala de las variables, la configuración elegida para el modelo y, posiblemente, los pesos finales.
Una variable con coeficiente cero hoy puede entrar nuevamente después de una actualización.
Random Forest y Elastic Net representan la información de manera distinta:
Por ejemplo, la facturación real tiene un peso de 5,81% en Random Forest y cero en Elastic Net. Esto no es una contradicción: puede ayudar cuando la relación no es una línea recta o puede estar aportando información muy parecida a la de otra variable que Elastic Net decidió conservar.
ISE, manufactura, comercio, energía, empleo y transacciones suelen subir o bajar al mismo tiempo durante buena parte del ciclo económico. Elastic Net puede conservar una de esas señales y asignar cero a otras que cuentan una historia parecida. Random Forest puede repartir la importancia entre ellas.
Eliminar una de esas señales puede hacer que otra parezca más importante sin mejorar los pronósticos.
La energía, el empleo, las transacciones y la movilidad pueden aportar poco durante una expansión estable, pero ser informativas ante huelgas, restricciones de movilidad, apagones, cambios de consumo o desaceleraciones sectoriales.
La muestra de validación contiene solamente 12 trimestres. No representa todos los estados posibles de la economía.
Al comparar el mismo algoritmo con y sin el bloque de distribución espacial:
| Algoritmo | MAE sin luminosidad | MAE con luminosidad | Mejora |
|---|---|---|---|
| Elastic Net | 0,783 | 0,599 | 0,184 pp, 23,5% |
| Random Forest | 0,694 | 0,628 | 0,066 pp, 9,4% |
En el Elastic Net final, únicamente la proporción iluminada del
segundo mes del trimestre (m2) conserva un coeficiente
distinto de cero. Sin embargo, el grupo de variables de luminosidad
mejoró el desempeño histórico del mismo método. Esto indica que la
relevancia debe evaluarse durante todos los ejercicios de validación, no
solamente en la estimación más reciente.
La comparación entre los dos mejores modelos utiliza apenas 12
trimestres de prueba. La mejora media del Elastic Net con luminosidad
frente al Random Forest sin luminosidad es 0,095 puntos
porcentuales. Sin embargo, la prueba estadística
(p HAC(1) = 0,418) indica que todavía no hay suficiente
evidencia para afirmar que esa diferencia se mantendrá de manera
sistemática.
La falta de significancia no demuestra que los modelos sean iguales. Indica que la muestra todavía es demasiado pequeña para estimar con precisión la diferencia de desempeño.
Una serie puede servir como respaldo cuando otra se publica tarde, presenta una revisión o llega incompleta. Eliminarla del sistema de información reduciría la capacidad de construir modelos alternativos para distintos cortes de nowcast.
Por esta razón debe distinguirse entre:
La primera decisión es reversible. La segunda puede destruir información histórica que posteriormente sería difícil recuperar.
| Grupo | Recomendación actual | Justificación |
|---|---|---|
| ISE Colombia | Mantener en ambos modelos | Principal señal macroeconómica y mayor peso en ambos modelos |
| Producción y ventas manufactureras | Mantener | Concentran aproximadamente 35% del Random Forest y 43% del Elastic Net |
| Salidas de buses | Mantener | Aporta en ambos modelos y captura movilidad local |
| Comercio minorista | Mantener | Coeficiente activo en Elastic Net y aporte positivo en Random Forest |
| Demanda de energía | Mantener en el panel; seguir probando | Peso de 9,20% en Random Forest aunque sea cero en el Elastic Net final |
| Empleo | Mantener en el panel; seguir probando | Peso de 6,19% en Random Forest y posible utilidad en otros regímenes |
| Facturación real de tarjetas | Mantener y auditar | Peso de 5,81% en Random Forest; sensible a cobertura y revisiones del proveedor |
| Ticket promedio | Primera candidata para una prueba de exclusión | Peso de 0,32% en Random Forest y cero en Elastic Net, pero debe probarse formalmente |
| Proporción iluminada | Mantener en el modelo con luces | Es la única variable de luminosidad seleccionada en el ajuste final |
| Mediana, p90 y proporción imputada de luminosidad | Mantener en el panel; probar versión reducida | Cero en el ajuste final, pero el bloque completo mejoró la validación histórica |
Una serie debería considerarse prescindible solo después de superar las siguientes pruebas:
Como regla operativa inicial, una versión reducida solo debería reemplazar la actual si:
Por ahora no se recomienda dejar de recopilar ninguna de las series. Sí se recomienda estimar versiones reducidas como pruebas de sensibilidad.
El orden sugerido es:
La decisión correcta en esta etapa es conservar las series, documentar sus costos y calidad, y utilizar periodos que el modelo no vio durante su estimación para determinar cuáles pueden excluirse de la versión de producción.