Como fazemos isto — metodologia

O painel do estado da economia é uma leitura rápida, consolidada e honesta de onde está a economia portuguesa agora. Não é uma previsão do PIB e não compete com o Banco de Portugal ou com o INE em autoridade — compete em rapidez, explicação, risco calibrado e abertura. Esta página explica de onde vêm os dados, que modelos publicamos em cada momento do trimestre, como medimos a nossa própria pontaria e que limites assumimos.

O princípio que governa tudo: cada número no painel diz o que é e o que não é. Quando um resultado é modesto, dizemo-lo; quando é provisório, está marcado como provisório; quando um modelo perde para uma referência ingénua, é essa referência que publicamos.

De onde vêm os dados

O painel assenta em cerca de 210 séries públicas, todas recolhidas de fontes oficiais ou abertas e processadas num pipeline aberto:

• BPstat (Banco de Portugal) — 117 séries: atividade coincidente, crédito, depósitos, taxas de juro, stress financeiro, salários;
• Eurostat — 57 séries: contas nacionais (o PIB alvo), produção industrial, comércio a retalho, preços, mercado de trabalho, e os inquéritos de confiança da DG-ECFIN (consumidores, indústria, serviços, construção, comércio — publicados no fim de cada mês, sem desfasamento);
• FRED / ALFRED — 15 séries, incluindo os vintages históricos do PIB português que nos permitem avaliar contra o valor tal como publicado pela primeira vez;
• Google Trends — 9 séries de pesquisa;
• BCE, REN, ENTSO-E, FMI e outros — taxas de referência, consumo de eletricidade, incerteza de política económica.

As transformações (variações homólogas, em cadeia, ajustamentos) são determinísticas e reproduzíveis; nenhum dado é editado à mão.

O que publicamos — os quatro selos

Cada número no painel carrega um selo que diz o seu estatuto epistemológico. A taxonomia é fixa:

1. Dado oficial — um valor publicado por uma fonte oficial (INE, Eurostat, BdP, IEFP), reproduzido tal e qual. Não é nosso; apenas o mostramos com a data a que se refere.
2. Leitura — uma síntese de dados oficiais já publicados (o pulso de atividade, o mercado de trabalho, o risco de recessão corrente, as contribuições). Descreve o presente; não é uma previsão.
3. Estimativa indicativa — uma estimativa de modelo para um valor que ainda não foi publicado (o PIB t/t do trimestre corrente). Nunca é autoritativa: o número oficial é o do INE, e as nossas estimativas intra-trimestrais não se distinguem estatisticamente de referências simples ao nível de 5%.
4. Previsão — uma distribuição simulada de resultados futuros (a perspetiva anual). Publicamo-la sempre como distribuição — leia os intervalos, não o ponto central.

Dois selos compostos derivam destes: Cenário de risco (quantis condicionais do crescimento — contexto de risco, não o que esperamos) e Dado oficial + as nossas chamadas (o histórico, onde os valores oficiais do PIB aparecem lado a lado com as chamadas que efetivamente publicámos).

Os modelos, por momento do trimestre

O PIB em cadeia (t/t) é quase ruído branco num trimestre normal — é a série mais difícil de estimar em tempo real. Por isso a publicação é consciente do horizonte: o modelo muda consoante o mês do trimestre em que estamos, e cada horizonte publica apenas o que sobreviveu à avaliação.

Três honestidades obrigatórias sobre esta tabela:

• O membro ESI em M2 é provisório. Foi o único sobrevivente de um concurso pré-registado com 19 candidatos e uma regra de seleção congelada. O p-value bruto (Diebold–Mariano) é 0,014, mas como foi o melhor de 19, o p ajustado à seleção é ≈0,06–0,1 — abaixo do limiar convencional de confiança. Está a ser acompanhado em trimestres novos com um gatilho de despromoção pré-definido: se a vantagem não se mantiver nos trimestres avaliados após a seleção, o membro sai e M2 regressa à combinação de dois membros. Este compromisso foi escrito antes de conhecermos os resultados.
• A vantagem M3 é modesta e não é significativa a 5% (DM p≈0,23; em parte sustentada pelo ressalto de 2021 — retirando 2021, rel 0,87). Nunca a apresentamos como um trunfo isolado.
• Parte da vantagem sobre o AR(1) é adaptação de nível. Na última década, uma simples média móvel de 12 trimestres capta a maior parte do ganho; a capacidade genuína de co-movimento concentra-se em 2005–2014 e 2021. O nosso arnês de avaliação reporta sempre também a comparação com essa média móvel.

Como nos medimos a nós próprios

• Avaliação pseudo-em-tempo-real. Repetimos a história: em cada trimestre desde 2005, o modelo só vê o que estaria publicado nessa data (mascaramos o painel pelos desfasamentos de publicação de cada série). Uma ressalva séria e declarada: para a maioria das séries não existem arquivos de vintages, por isso usamos os valores revistos mascarados pela data — o que tende a sobrestimar a capacidade em tempo real. A defesa parcial: os inquéritos DG-ECFIN, que carregam grande parte do sinal intra-trimestral, quase não são revistos — para eles, o valor revisto e o valor da época coincidem.
• Avaliação contra a primeira publicação. Onde os vintages existem (ALFRED), avaliamos as chamadas contra o PIB tal como saiu pela primeira vez — não contra o valor de hoje, que o modelo nunca poderia ter conhecido. A vantagem M3 sobrevive a esta pontuação (rel ≈ 0,81 contra a primeira publicação).
• A referência é sempre justa. Comparamo-nos com um AR(1) que usa exatamente o mesmo conjunto de informação, nunca com um espantalho. E dizemos quando perdemos: no primeiro trimestre avaliado após a seleção (2026Q1), todos os nossos modelos perderam para o AR(1) — está escrito no histórico.

Intervalos: calibrados nos nossos próprios erros

Os intervalos de incerteza do PIB t/t não vêm da teoria do modelo (o erro-padrão nativo era ~2–3× demasiado estreito — di-lo a nossa própria auditoria). Vêm de conformal prediction por divisão, construída sobre a distribuição dos nossos próprios erros passados em cada horizonte:

• em M1/M2 o intervalo é assimétrico — o modelo tende a subestimar o crescimento, por isso a banda é mais larga acima do ponto;
• em M3 o intervalo simétrico passa os testes de cobertura e de uniformidade (PIT);
• a cobertura está calibrada para trimestres normais: uma crise genuína fura a banda, e dizemo-lo no próprio painel.

No primeiro trimestre de acompanhamento (2026Q1), a banda de 80% cobriu o valor observado nos três horizontes — em M2 por apenas 0,007 pontos percentuais; a banda nativa do modelo teria falhado. É exatamente para isto que a calibração serve.

O piso das revisões

Um argumento estrutural que enquadra tudo: a primeira publicação do PIB português é, ela própria, uma estimativa. Entre a estimativa rápida do INE e os valores finais, as revisões têm um RMSE de ≈0,3 pontos percentuais (medido em mais de mil vintages históricos; a revisão média é +0,15pp). Nenhum nowcast do PIB final pode ser mais autoritativo do que isso — nem o nosso, nem o de ninguém. É por isso que o painel lidera com leituras do estado da economia e trata o número t/t como o menos autoritativo dos seus nove mosaicos.

Limites que assumimos

• Amostras pequenas (≈80 trimestres úteis excl. COVID) significam pouca potência estatística; muitos resultados honestos são "modestos, não significativos".
• Sem vintages verdadeiros para a maioria dos inputs, a avaliação é pseudo-em-tempo-real.
• As leituras intra-trimestrais são indicativas, nunca autoritativas.
• O painel encolhe o que não sobrevive à auditoria: modelos anteriormente celebrados foram despromovidos quando os números não se reproduziram, e os números antigos foram banidos da comunicação.

Última revisão desta página: julho de 2026. O código de recolha, modelação e avaliação é aberto; os artefactos de avaliação (backtests, calibração, concursos pré-registados) são guardados com data e nunca reescritos.