Pronósticos de inflación mediante técnicas bayesianas

  • Juan Diego Chavarría Banco Central de Costa Rica (BCCR)
  • Carlos Chaverri Morales Banco Central de Costa Rica (BCCR)
Palabras clave: Modelos de series temporales, números índice y agregación, predicción y simulación, Análisis bayesiano.

Resumen

La efectividad de la política monetaria bajo un esquema de metas de inflación como el propuesto por el Banco Central de Costa Rica se basa en buena medida en el correcto y oportuno pronóstico de la inflación a corto y mediano plazo con el fin de diseñar de mejor forma las acciones de política monetaria. Así, el propósito de este trabajo es desarrollar una herramienta complementaria para elaborar pronósticos de inflación mediante un enfoque bayesiano. Para lo anterior se propone la utilización de la metodología Bayesian Model Averaging y de Weighted Average Least Squares. Los modelos de proyección especificados permitirían ampliar y complementar el análisis que se realiza actualmente con el Modelo Macroeconómico de Proyección Trimestral (MMPT) del Banco Central de Costa Rica. Como resultado esta investigación muestra que, para datos de periodicidad mensual y a horizontes de pronóstico de 1 a 12 meses, es posible encontrar proyecciones mediante un proceso bayesiano que poseen una mayor capacidad predictiva en relación con aquellas producidas por un modelo autorregresivo.

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Biografía del autor

Juan Diego Chavarría, Banco Central de Costa Rica (BCCR)
Departamento de Investigación Económica Banco Central de Costa Rica
Carlos Chaverri Morales, Banco Central de Costa Rica (BCCR)
Departamento de Investigación Económica Banco Central de Costa Rica

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Publicado
2015-11-02
Cómo citar
Chavarría, J., & Chaverri Morales, C. (2015). Pronósticos de inflación mediante técnicas bayesianas. Economía Y Sociedad, 20(48), 1-27. https://doi.org/10.15359/eys.20-48.3
Sección
Artículos (sección arbitrada)