Você está lutando para concordar com os colegas sobre a precisão das previsões econômicas. Como você pode encontrar um terreno comum?

Disagreements over economic forecast accuracy can be a common challenge among colleagues, but finding common ground is essential for productive collaboration. Start by fostering an environment of open communication where everyone feels comfortable sharing their perspectives. Encourage the use of data-driven analysis to support each forecast, emphasizing the importance of transparency in methodology. Recognize that economic forecasting inherently involves uncertainty, and highlight the value of diverse viewpoints in refining predictions. By prioritizing mutual respect, continuous learning, and a willingness to adapt, colleagues can bridge gaps and work together towards more accurate and comprehensive economic forecasts.

Pour mettre d’accord nos collègues avec nos prévisions nous devons nous assurer des forces et des faiblesses de notre modèle de prévisions. Expliquer toutes les variables prises en compte, la pertinence des variables, le nettoyage correct des données. Une fois que toutes les ambiguïtés sont levées sur les méthodes et les données, il faut mettre en avant une approche pédagogique et pragmatique pour expliquer nos prévisions. Aujourd’hui avec la machine learning et deep learning ont peut tester nos modèles sur des données d’entraînement et de validation avant de l’appliquer sur des données inconnues. Ces méthodes renforcent plus la crédibilité de nos prévisions et sont plus susceptibles d’être acceptées et comprises par nos collègues.

Cada profissional tem uma percepção pessoal acerca dos dados e informações que analisa. Não existe necessidade de haver concordância entre as visões e análises econômicas dos profissionais que analisam mercados. Muita das vezes isto reflete a qualidade dos dados, bem como as correntes teóricas seguidas para embasamento. Deve-se considerar ainda que diferentes analistas podem se debruçar sobre os mesmos dados e ainda assim emitir opiniões diferentes. Este fato está relacionado a diferença que existe entre uma conclusão (derivada de um evento experimental, cujo resultado deve ser sempre parecido) e das considerações finais (que são interpretações pessoais, que não tem a obrigação de convergir). Divergir nas interpretações enriquece o debate.

To find common ground on economic forecast accuracy, first, acknowledge and respect the diverse viewpoints. Encourage open dialogue where everyone can share their analytical methods and assumptions transparently. Emphasize collaboration by integrating different models and approaches. Focus on shared goals, such as improving prediction reliability, rather than individual correctness. By valuing diversity, foster a more holistic and robust forecasting process.

Utilize dados de fontes confiáveis e verificadas, como agências governamentais, instituições financeiras e pesquisas de mercado. Mantenha os dados atualizados para refletir as mudanças mais recentes na economia. Garanta a integridade dos dados, eliminando outliers e corrigindo erros. Use modelos econométricos avançados, como modelos de séries temporais e modelos de regressão. Implemente técnicas de machine learning e inteligência artificial para identificar padrões complexos e melhorar a precisão das previsões. Desenvolva diferentes cenários econômicos para entender como diferentes condições podem impactar as previsões. Realize análises de sensibilidade para avaliar como variações em diferentes suposições afetam as previsões.

Todo analista precisa ter a consciência da dificuldade que envolve o acompanhamento da evolução das técnicas, inclusive da captura e interpretação de dados. É pouco provável que alguém consiga acompanhar todos os avanços que acontecem na sua área de atuação. Se manter atualizado é primordial para não ficar obsoleto e perder qualidade nas entregas de resultados, independentemente do segmento que se dediquem.