Cárdenas-Cárdenas Julián Alonso, 
Edgar Caicedo-García, 
Eliana Rocío González-Molano 
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Enfoque
Con el objetivo de capturar la alta volatilidad de los precios de los alimentos, los bancos centrales suelen construir modelos para pronosticar su desempeño en el corto plazo. Dichos modelos no suelen incorporar información de diferentes frecuencias (diario, semanal, mensual). Al incorporar esta información adicional de frecuencias mixtas, se quiere identificar si este tipo de modelos, desde el enfoque del nowcasting, mejoran el pronóstico de la variación de los precios de los alimentos.
Contribución
En este documento se desarrolla una metodología que aprovecha la información disponible con alta frecuencia (semanal) de precios y abastecimiento de alimentos, lo cual permite combinar información observada en varias frecuencias (MIDAS) para generar pronósticos alternativos de la variación mensual de los precios de los alimentos total y por componentes (perecederos y procesados) en el corto plazo, cuyo fin es mejorar los insumos incluidos en los modelos de simulación de la política monetaria, y así generar pronósticos de largo plazo de la inflación y otras variables relevantes.
Los resultados indican que los modelos propuestos de frecuencias mixtas, producen mejores pronósticos que los tradicionales que utilizan solamente información de precios del SIPSA (DANE)
Resultados
Los resultados encontrados indican que los modelos propuestos de frecuencias mixtas, producen mejores estimaciones, en términos de menor error de pronóstico, para el mes en curso (nowcasting) de la variación mensual del grupo agregado de alimentos, perecederos y procesados, que aquellas estimaciones obtenidas a partir de información de precios del Sistema de Información de Precios del Sector Agropecuario (SIPSA-DANE). A medida que se cuenta con nueva información disponible (semanalmente) se pueden actualizar los pronósticos siendo estos más acertados.