Pronosticando carreras de dos caballos en nuevas democracias: exactitud, precisión y error

Abstract

The purpose of this article is to explore electoral forecasting in two-horse races in new democracies. Specifically, it applies a Bayesian dynamic linear model (coined the Two-Stage Model, TSM) to look at the 2020 Chilean two-question national plebiscite. The ultimate objective is to test the TSM in terms of accuracy (how close the forecast is to the election results), precision (how close the forecast is to other methods of prediction) and error (how the forecast deviates from perfect accuracy/precision). The article finds that while the TSM does appear to be a stable estimator, its accuracy and precision is affected under certain conditions. Using the difference in the results for each of the two questions, the article discusses how sharp and unexpected shifts in electoral preferences can affect forecasts.

El propósito de este artículo es explorar la predicción electoral en carreras de dos caballos en nuevas democracias. Específicamente, aplica un modelo lineal dinámico bayesiano (acuñado el modelo de dos etapas, TSM) para observar el plebiscito nacional de dos preguntas de Chile el 2020. El objetivo final es probar el TSM en términos de exactitud (qué tan cerca está de los resultados de las elecciones), precisión (qué tan cerca está de otros métodos de predicción) y error (qué tanto se desvía de exactitud/precisión perfecta). El artículo encuentra que, si bien el TSM es un estimador estable, su exactitud y precisión se ven afectadas bajo ciertas condiciones. Usando la diferencia en los resultados de las dos preguntas del plebiscito, el artículo discute cómo cambios bruscos e inesperados en las preferencias electorales pueden incidir en los pronósticos.

O objetivo deste artigo é explorar a previsão eleitoral em corridas de dois cavalos em novas democracias. Especificamente, ele aplica um modelo linear dinâmico Bayesiano (nomeado de modelo de dois estágios, TSM) para observar o plebiscito nacional de duas perguntas do Chile em 2020. O objetivo final é testar o TSM em termos de precisão (quão próximo está dos resultados?), exatidão (quão próximo está de outros métodos de previsão?) e erro (quanto se desvia da precisão / exatidão perfeita?). O artigo conclui que, embora o TSM seja um estimador estável, sua exatidão e precisão são afetadas sob certas condições. Usando a diferença nos resultados das duas questões do plebiscito, o artigo discute como mudanças repentinas e inesperadas nas preferências eleitorais podem influenciar as previsões.