Métodos de combinación de pronósticos: Una aplicación a la inflación Colombiana

Borradores de Economia
Number: 
109
Published: 
Classification JEL: 
E31
Keywords: 
Human capital agglomeration, Social returns, Private returns, Externalities, Uncertainty, Fiscal policy

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María Teresa Ramírez-Giraldo, Karina Acosta, Olga Lucia Acosta Navarro, Lucia Arango-Lozano, Fernando Arias-Rodríguez, Oscar Iván Ávila-Montealegre, Oscar Reinaldo Becerra Camargo, Leonardo Bonilla-Mejía, Grey Yuliet Ceballos-Garcia, Luz Adriana Flórez, Juan Miguel Gallego-Acevedo, Luis Armando Galvis-Aponte, Luis M. García-Pulgarín, Andrés Felipe García-Suaza, Anderson Grajales, Daniela Gualtero-Briceño, Didier Hermida-Giraldo, Ana María Iregui-Bohórquez, Juliana Jaramillo-Echeverri, Karen Laguna-Ballesteros, Francisco Javier Lasso-Valderrama, Daniel Márquez, Carlos Alberto Medina-Durango, Ligia Alba Melo-Becerra, María Fernanda Meneses-González, Juan José Ospina-Tejeiro, Andrea Sofía Otero-Cortés, Daniel Parra-Amado, Juana Piñeros-Ruiz, Christian Manuel Posso-Suárez, Natalia Ramírez-Bustamante, Mario Andrés Ramos-Veloza, Jorge Leonardo Rodríguez-Arenas, Alejandro Sarasti-Sierra, Bibiana Taboada-Arango, Ana María Tribín-Uribe, Juanita Villaveces
Wilmer Martinez-Rivera, Manuel Darío Hernández-Bejarano
Carlos David Ardila-Dueñas, Joel Santiago Castellanos-Caballero, Carlos David Murcia-Bustos

En este trabajo se presentan algunos métodos de combinación de pronósticos de diferentes modelos econométricos. Estas metodologías tienen como principal objetivo encontrar una combinación lineal de pronósticos de diferentes modelos que produzca una predicción mejorada en términos de precisión. Basados en estas técnicas se realizan dos ejercicios: en la primera aplicación se emplean estos métodos sobre quince modelos trimestrales de la inflación colombiana para pronósticos en el periodo comprendido entre 1992 : I y 1998 : II considerando horizontes desde uno hasta cuatro trimestres. Los resultados de e ste análisis muestran una mejoría significativa en las predicciones; en efecto, el pronóstico combinado comparado con los pronósticos del mejor de los modelos econométricos reporta ganancias en precisión (RMSE); en caso del horizonte de un trimestre es del 16.1%; para el horizonte de dos trimestres es del 42%; para el horizonte tres del 21.3% y del 12.8% para el horizonte de cuatro trimestres. La segunda aplicación de las metodologías de combinación de pronósticos se realiza utilizando un ejercicio de simulación, el cual se basa en modelos similares a los empleados en el primer ejercicio; los resultados obtenidos muestran que bajo técnicas adecuadas de combinación de pronósticos es posible obtener alrededor de un 50% y 35% de ganancia en precisión con respecto a los modelos individuales para horizontes de uno y cuatro trimestres, respectivamente.