Este artículo presenta ConsumerSim, un marco generativo que reconstruye la dinámica del Índice de Confianza del Consumidor (CCI) utilizando una población sintética calibrada con microdatos y diversas señales económicas. El modelo se ubica en el primer lugar entre las líneas base para la precisión de la reconstrucción en las series CCI de EE. UU., la UE27 y Japón, particularmente durante choques de alta saliencia.
- ConsumerSim utiliza señales macroeconómicas, financieras, de políticas y de noticias con marcas de tiempo junto con la generación de respuestas similares a encuestas.
- Logra un rendimiento superior en métricas de persistencia, series temporales, regresión y reconstrucción aumentada con información.
- La señal reconstruida mejora la predicción a corto plazo de la actividad real, especialmente los resultados del sector inmobiliario.
- Los análisis de mecanismos revelan que los movimientos del CCI se concentran alrededor de eventos salientes y varían según el ingreso, la propiedad de la vivienda, la educación y la alineación política.
- Se identifica que la agregación representativa, las señales situacionales, la heterogeneidad de las personas y la inercia son necesarias para la precisión y el diagnóstico.
Los hallazgos respaldan una visión conductual de la confianza del consumidor como un proceso interpretable de respuesta Humano-Ambiente en lugar de una serie temporal puramente agregada.