Short-term Inflation Forecasts as an Input for the Formulation of Monetary Policy

The document characterizes the Central Bank of Costa Rica’s approach to short-term inflation forecasting within the context of an inflation-targeting regime, highlighting its importance as a key input for medium term projections that inform the monetary policy decision-making process. This essay describes (i) the rationale for forecasting under inflation targeting, (ii) the transmission mechanism and the relevant horizon, (iii) the set of methodologies employed—univariate models, Bayesian techniques, factor models (FAVAR), and item-level CPI models—and (iv) the integration and validation process that transforms statistical results into a coherent economic forecast, which feeds into the macroeconomic model and policy recommendations, as well as institutional outputs such as the Monthly Economic Developments Report (IMCE) and the Monetary Policy Report (IPM). Finally, it emphasizes the dynamic nature of the forecasting system, including the exploration of machine learning techniques as a complement to traditional econometric approaches. ***Resumen: Este documento caracteriza el proceso que se implementa en el Banco Central de Costa Rica (BCCR) para la elaboración de pronósticos de inflación de corto plazo en el contexto de un régimen de metas de inflación. Se destaca su importancia como insumo fundamental para generar pronósticos de mediano plazo que informan la toma de decisiones de política monetaria. Este ensayo describe (i) la racionalidad del pronóstico bajo metas de inflación, (ii) el mecanismo de transmisión y el horizonte relevante, (iii) la batería de metodologías empleadas—modelos univariados, técnicas bayesianas, modelos de factores (FAVAR) y modelos por artículo del IPC—y (iv) el proceso de integración y validación que transforma resultados estadísticos en un pronóstico económico coherente, que alimenta el modelo macroeconómico y la recomendación de política, así como productos institucionales como el Informe Mensual de Coyuntura Económica (IMCE) y el Informe de Política Monetaria (IPM). Finalmente, se resalta el carácter dinámico del sistema de pronóstico, y la exploración de nuevos modelos y técnicas como por ejemplo de machine-learning como complemento a los enfoques econométricos tradicionales.