Descripción

En este trabajo, en línea con lo realizado en Medeiros et al. (2019) para EE.UU., aplicamos métodos de Machine Learning (ML) con Big Data para pronosticar la inflación general y subyacente del IPC en Chile. Documentamos que los métodos de ML no ganan en la proyección de inflación para el caso chileno de forma consistente sobre competidores lineales simples y univariados tales como el AR, la media y la mediana de la inflación pasada, que han demostrado ser altamente competitivos. De hecho, estos son los métodos ganadores en muchos casos. Una segunda contribución de este trabajo es la construcción de un gran conjunto de datos con variables macroeconómicas relacionadas con la economía chilena en línea con McCracken y Ng (2016), quienes construyeron (y mantienen) un conjunto similar de datos para Estados Unidos.