Ariño, Miguel A. () (IESE Business School) Canela, Miguel A. () (Universidad de Barcelona)
Abstract
El objetivo de este documento es presentar diversos modelos que pueden ayudar a entender la evolución de la inflación en España, así como a hacer predicciones de la inflación a medio plazo. El estudio se basa en un análisis estadístico-econométrico de los datos de la inflación publicados por el Instituto Nacional de Estadística (INE). Entre los distintos modelos que se examinan, se escogen los que puedan resultar más útiles para entender la inflación. En este trabajo se distinguen los modelos univariantes, en los que sólo se usan los datos de la inflación, de los multivariantes, que usan, además, datos de otras variables macroeconómicas, como, por ejemplo, el producto interior bruto o la tasa de desempleo. Se dividen los modelos univariantes en dos grupos. Los del primer grupo serán modelos sencillos de regresión, y los del segundo, modelos de memoria larga. También se evalúa un modelo por su capacidad de predecir la inflación del año siguiente. Para ello, aplicando el modelo a la serie de inflación que acaba en diciembre de 1988, predecimos la tasa de inflación anual de 1989. Lo mismo hacemos para predecir la inflación de 1990, 1991, etc., hasta la del año 2000, usando siempre una serie que llega hasta el mes de diciembre del año anterior a aquel cuya inflación queremos predecir. Después, restamos, de la inflación predicha por el modelo, la inflación real, obteniendo el error de previsión. La calidad de un modelo la evaluamos mediante el error cuadrático medio, que es la media de los cuadrados de los errores de predicción obtenidos para los años 1989-2000. Algunos de los modelos que estudiamos usan datos mensuales, otros trimestrales, y en alguna ocasión, anuales. En cualquier caso, estamos interesados en la predicción de la tasa anual de inflación a un año vista, en el momento que se conoce la tasa de inflación mensual de diciembre del año anterior.
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Publisher Info
Paper provided by IESE Business School in its series IESE Research Papers with number
D/446.