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Proyecciones desagregadas de inflación con modelos Sparse VAR robustos

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  • Barrera Carlos

    (Banco Central de Reserva del Perú)

Abstract

En los bancos centrales se suele utilizar modelos no estructurales y semi-estructurales para predecir diversas variables, especialmente la inflación, cuyo control es su principal objetivo. El Sistema de Predicción Desagregada (SPD) es un conjunto de modelos SparseVAR no estructurales usados para predecir la inflación IPC y el crecimiento del PBI en el corto plazo. A pesar de que estos modelos logran protecciones de inflación precisión creciente debido a su parsimonia (Barrera(2005)), los estimadores de sus parámetros son sensibles a la presencia de observaciones fuera de patrón previamente establecido (outliers). El trabajo propone un procedimiento robusto multi-ecuacional para ellos y evalúa la ganancia en precisión para una muestra reciente que incluye una secuencia de outliers. Los resultados indican que las proyecciones de inflación IPC de la versión robusta de todos los modelos SparseVAR robustos logran mejorar la precisión para horizontes intermedios respecto a su versión no robusta. Sin embargo, el modelo cuyas proyecciones de inflación no subyacente IPC resultan menos sensibles ante la presencia de esta secuencia de outliers es la versión no robusta de aquél que considera la información del agregado de inflación IPC como la más relevante en todos los componentes, lo que se explicarían por una tendencia a fijar precios asignando temporalmente un mayor peso a la inflación IPC durante periodos típicamente inciertos.

Suggested Citation

  • Barrera Carlos, 2007. "Proyecciones desagregadas de inflación con modelos Sparse VAR robustos," Working Papers 2007-015, Banco Central de Reserva del Perú.
  • Handle: RePEc:rbp:wpaper:2007-015
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    Cited by:

    1. Salas, Jorge, 2009. "¿Qué explica las fluctuaciones de la inflación en el Perú en el periodo 2002-2008? Evidencia de un análisis VAR estructural," Revista Estudios Económicos, Banco Central de Reserva del Perú, issue 16, pages 9-36.
    2. Winkelried, Diego, 2013. "Modelo de Proyección Trimestral del BCRP: Actualización y novedades," Revista Estudios Económicos, Banco Central de Reserva del Perú, issue 26, pages 9-60.
    3. Barrera, Carlos, 2010. "¿Respuesta asimétrica de precios domésticos de combustibles ante choques en el WTI?," Working Papers 2010-016, Banco Central de Reserva del Perú.

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    Keywords

    modelos de series temporales; construcción y estimación de modelos; evaluación y selección de modelos; proyección y simulación; política monetaria;
    All these keywords.

    JEL classification:

    • C32 - Mathematical and Quantitative Methods - - Multiple or Simultaneous Equation Models; Multiple Variables - - - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Models
    • C51 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric Modeling - - - Model Construction and Estimation
    • C52 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric Modeling - - - Model Evaluation, Validation, and Selection
    • E37 - Macroeconomics and Monetary Economics - - Prices, Business Fluctuations, and Cycles - - - Forecasting and Simulation: Models and Applications
    • E52 - Macroeconomics and Monetary Economics - - Monetary Policy, Central Banking, and the Supply of Money and Credit - - - Monetary Policy

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