Pronóstico de inflación en Argentina : ¿modelos individuales o pooling de pronósticos?
D'Amato, Laura
Pronóstico de inflación en Argentina : ¿modelos individuales o pooling de pronósticos?
Evaluamos el desempeño de distintos modelos de pronóstico de inflación para Argentina, algunos de los cuales hacen uso de estas técnicas de pronóstico. También comparamos su desempeño relativo utilizando un conjunto de pruebas propuestos por Diebold y Mariano (1995). No tenemos evidencia de trabajos anteriores que hayan desarrollado modelos de pronóstico de inflación en Argentina y comparado su desempeño relativo utilizando pruebas estadísticos. Utilizando como benchmark un modelo univariado, evaluamos la capacidad predictiva de algunos modelos causales asociados a distintas teorías de la inflación, como la curva de Phillips y un VAR monetario. También estudiamos la capacidad predictiva de modelos que utilizan factores que resumen la variabilidad de un gran número de series del ciclo económico como predictores. Con base en los quiebres identificados en D'Amato, Garegnani y Sotes (2007), nos enfocamos en la búsqueda de modelos que tengan buen desempeño para pronóstico, por lo cual se restringe el análisis al período 1993-2006.
Pronóstico de inflación en Argentina : ¿modelos individuales o pooling de pronósticos?
Evaluamos el desempeño de distintos modelos de pronóstico de inflación para Argentina, algunos de los cuales hacen uso de estas técnicas de pronóstico. También comparamos su desempeño relativo utilizando un conjunto de pruebas propuestos por Diebold y Mariano (1995). No tenemos evidencia de trabajos anteriores que hayan desarrollado modelos de pronóstico de inflación en Argentina y comparado su desempeño relativo utilizando pruebas estadísticos. Utilizando como benchmark un modelo univariado, evaluamos la capacidad predictiva de algunos modelos causales asociados a distintas teorías de la inflación, como la curva de Phillips y un VAR monetario. También estudiamos la capacidad predictiva de modelos que utilizan factores que resumen la variabilidad de un gran número de series del ciclo económico como predictores. Con base en los quiebres identificados en D'Amato, Garegnani y Sotes (2007), nos enfocamos en la búsqueda de modelos que tengan buen desempeño para pronóstico, por lo cual se restringe el análisis al período 1993-2006.
