Herramientas de Big Data: ¿Podemos aprovechar Google Trends para pronosticar algunas variables macro relevantes? * Emilio Blanco BCRA y UBA Noviembre 2014 Resumen La principal fuente de informacin macroeconmica son series mensuales (o trimestrales) pub- licadas con un rezago importante. En aæos recientes han surgido mœltiples tØcnicas que permiten hacer uso de la creciente disponibilidad de datos de alta frecuencia provenientes de fuentes no tradicionales. En este sentido, exploro Google trends como una herramienta que podra comple- mentar otros indicadores comœnmente usados para una inmediata evaluacin de las condiciones econmicas. Siguiendo la literatura reciente, propongo dos ejercicios: (i) pronstico de ventas de au- tomviles utilizando bœsquedas individuales de palabras clave y (ii) construir un indicador mensual de consumo anticipado utilizando las categoras preestablecidas de Google. Palabras Clave: Big data, pronsticos, Google Trends. Clasicacin JEL: C22, C53, E27 Abstract The main source of macroeconomic data are monthly (or quarterly) series, often published with a signicant lag. In recent years, many techniques have been developed to benet from very high frequency data and nontraditional sources. In this sense, I explore Google trends as a tool that could complement other indicators commonly used for immediate economic conditions assessment. Following the recent literature, two exercises are proposed: (i) automobile sales forecast using keywords search and (ii) a monthly anticipated private consuptions indicator using Google s preestablished categories. * Las opiniones expresadas en este trabajo son exclusiva responsabilidad del autor y no representan necesariamente la posicin del Banco Central de la Repœblica Argentina,de la Universidad de Buenos Aires o sus autoridades. Email: emilio.blanco@bcra.gob.ar / emiliofblanco@gmail.com 1