El objetivo de este trabajo es aportar evidencia empírica sobre las implicaciones que tiene la adopción de distintas aproximaciones metodológicas para las estimaciones de la brecha del producto y el crecimiento subyacente del PIB de la economía uruguaya. La investigación pone foco en el seguimiento de la política fiscal en tiempo real y se centra en dos aspectos que suelen ser fuente de errores de diagnóstico y que pueden agravar el sesgo pro-cíclico de la política fiscal que las reglas basadas en ajustes cíclicos del resultado fiscal pretenden mitigar. El primero refiere al análisis de la sensibilidad de las estimaciones respecto al método empleado y el segundo tiene que ver con la caracterización de la incertidumbre de esas estimaciones. Dos de las fuentes que alimentan la incertidumbre, son las revisiones y actualizaciones de los datos y las revisiones en las estimaciones de los componentes inobservables. Para abordar esos temas, se utiliza una base de datos en tiempo real, a partir de las series trimestrales preliminares de IVF del PIB, publicadas por el BCU entre 2010 y 2022. Los resultados de la investigación muestran que en el caso de la economía uruguaya las estimaciones puntuales de la brecha del producto y el crecimiento subyacente del PIB son sensibles al método de estimación empleado. El buen desempeño de los métodos de estimación se asocia a la estabilidad de las estimaciones en tiempo real y la minimización de la incertidumbre asociada. Se estiman los componentes aplicando el filtro Hodrick-Prescott y los modelos estructurales en su versión univariada y multivariada (Harvey, 1989). El mejor desempeño surge de las estimaciones que provienen de los modelos estructurales multivariados. De la caracterización de la incertidumbre surge que la magnitud de las revisiones, la frecuencia de los cambios de signo de las estimaciones y la baja coincidencia entre los resultados provenientes de distintas metodologías, llaman a la cautela a la hora de utilizar las estimaciones de los componentes.

The objective of this paper is to provide empirical evidence on the implications of the adoption of different methodological approaches for the estimation of the output gap and underlying GDP growth of the Uruguayan economy. The research focuses on the monitoring of fiscal policy in real time and focuses on two aspects that are often a source of diagnostic errors and that may aggravate the procyclical bias of fiscal policy that rules based on cyclical adjustments of fiscal output are intended to mitigate. The first refers to the analysis of the sensitivity of the estimates with respect to the method used, and the second has to do with the characterization of the uncertainty of these estimates. Two of the sources of uncertainty are the revisions and updates of the data and the revisions in the estimates of the unobservable components. To address these issues, a real-time database is used, based on the preliminary quarterly IVF GDP series published by the BCU between 2010 and 2022. The research results show that in the case of the Uruguayan economy, the point estimates of the output gap and underlying GDP growth are sensitive to the estimation method used. The good performance of the estimation methods is associated with the stability of the estimates in real time and the minimization of the associated uncertainty. The components are estimated by applying the Hodrick- Prescott filter and the structural models in their univariate and multivariate versions (Harvey, 1989). The best performance arises from the estimates coming from the multivariate structural models. From the characterization of uncertainty it emerges that the magnitude of the revisions, the frequency of changes in sign of the estimates and the low coincidence between the results coming from different methodologies, call for caution when using the estimates of the components.