La estimación y cálculo de los indicadores que son parte de las Cuentas Nacionales se realizan a partir de datos que provienen de distintas fuentes, censos económicos, registros administrativos, información contable, encuestas por muestreo, entre otras. No todas estas fuentes tienen la misma periodicidad, algunas son mensuales otras trimestrales, incluso anuales. El Banco Central del Uruguay (BCU) realiza revisiones periódicas en los datos, las más importantes en cuanto a magnitud se dan en el último trimestre del año cuando se actualiza la información que se obtiene anualmente. El BCU no publica la base de datos con las vintages, por lo que para analizar las revisiones es necesario crear la base de datos. Cuando se realizan proyecciones sobre la trayectoria futura de una variable como el Índice de Volumen Físico Producto Bruto Interno (PIB) se parte de la última serie disponible. Cuando la serie se revisa, las predicciones se basan en una trayectoria pasada que puede ser diferente a la revisada. Los datos pueden verse modificados por revisiones sucesivas. Por tanto la incertidumbre está presente tanto en los valores pasados como en los futuros. En una sintética descomposición de los errores de predicción, se pueden ubicar algunos componentes como los provenientes de la especificación y estimación del modelo, el efecto de los choques imprevistos, los asociados a errores de predicción en las variables exógenas si las hubiera, a los que se suman los errores que se generan al predecir la trayectoria futura a partir de datos preliminares. El objetivo de este documento es caracterizar las revisiones en el PIB agregado. Esto implica explicitar las características de las revisiones a partir de la base de datos con que se cuenta y explorar el efecto de las mismas en las predicciones puntuales de las tasas de crecimiento anual y en el componente Tendencia-ciclo estimado. Se crea una base de datos que contiene un conjunto de 8 vintages consecutivas que cubren el período 2014 - 2015 y se caracterizan las revisiones desde dos perspectivas, dominio del tiempo y de las frecuencias. Se estiman modelos (SARIMA) para cada vintage y el componente tendencial. Se analizan los efectos de las revisiones en las proyecciones puntuales de crecimiento anual y de la trayectoria de la tendencia en cada vintage .