Descripción

En este trabajo se explora la capacidad de varios modelos univariados para predecir la inflación de un conjunto de países a varios horizontes predictivos. Se pone especial atención en predicciones provenientes de una familia de diez modelos estacionales que es denominada Driftless Extended Seasonal ARIMA (DESARIMA). Mediante el cálculo de la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RECM) fuera de muestra, se compara la capacidad predictiva de los modelos DESARIMA con la de modelos referenciales de series de tiempo tradicionalmente utilizados en la literatura. Los resultados indican que las predicciones basadas en modelos DESARIMA muestran una menor RECM para horizontes cortos en todos los países considerados, excepto en uno. Se obtienen resultados mixtos para horizontes mayores. Aproximadamente en la mitad de los países las predicciones basadas en modelos DESARIMA superan a los modelos referenciales en horizontes largos. Se destaca que la precisión predictiva de los modelos DESARIMA es sorprendentemente alta en países con inflación estable, para los cuales la RECM es algo mayor que 100 puntos base para predicciones realizadas a 24 y hasta 36 meses adelante.