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Autor o Editor: 
  • Julián Alonso Cárdenas-Cárdenas
  • Edgar Caicedo-García
  • Eliana R. González Molano

Estimación de la variación del precio de los alimentos con modelos de frecuencias mixtas

La serie Borradores de Economía, de la Subgerencia de Estudios Económicos del Banco de la República, contribuye a la difusión y promoción de la investigación realizada por los empleados de la institución. En múltiples ocasiones estos trabajos han sido el resultado de la colaboración con personas de otras instituciones nacionales o internacionales. Esta serie se encuentra indexada en Research Papers in Economics (RePEc).

Publicado el: 
Lunes, 30 Marzo 2020

Los resultados y opiniones contenidas en este documento son de responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.

 

RESUMEN NO TÉCNICO

 

Enfoque: con el objetivo de capturar la alta volatilidad de los precios de los alimentos, los bancos centrales suelen construir modelos para pronosticar su desempeño en el corto plazo.  Dichos modelos no suelen incorporar información de diferentes frecuencias (diario, semanal, mensual).  Al incorporar esta información adicional de frecuencias mixtas, se quiere identificar si este tipo de modelos, desde el enfoque del nowcasting, mejoran el pronóstico de la variación de los precios de los alimentos.

Contribución: en este documento se desarrolla una metodología que aprovecha la información disponible con alta frecuencia (semanal) de precios y abastecimiento de alimentos, lo cual permite combinar información observada en varias frecuencias (MIDAS) para generar pronósticos alternativos de la variación mensual de los precios de los alimentos total y por componentes (perecederos y procesados) en el corto plazo, cuyo fin es mejorar los insumos incluidos en los modelos de simulación de la política monetaria, y así generar pronósticos de largo plazo de la inflación y otras variables relevantes.

Resultados: los resultados encontrados indican que los modelos propuestos de frecuencias mixtas, producen mejores estimaciones, en términos de menor error de pronóstico, para el mes en curso (nowcasting) de la variación mensual del grupo agregado de alimentos, perecederos y procesados, que aquellas estimaciones obtenidas a partir de información de precios del Sistema de Información de Precios del Sector Agropecuario (SIPSA-DANE). A medida que se cuenta con nueva información disponible (semanalmente) se pueden actualizar los pronósticos siendo estos más acertados.

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