Modelado MIDAS para Pronóstico de Inflación Subyacente

Documentos de trabajo| 2017 | N 72

Resumen

Este documento presenta un ejercicio de pronóstico que evalúa el potencial predictivo de un índice de precios diario basado en precios en línea. Los precios se recopilan utilizando servicios de web scrapping proporcionados por la empresa privada PriceStats en cooperación con una corporación de investigación financiera, State Street Global Markets. Se prueba este índice de precios en línea como predictor de la tasa de inflación subyacente mensual en Argentina, conocida como "resto IPCBA" y publicada por la Oficina de Estadísticas de la Ciudad de Buenos Aires. Los modelos de regresión de frecuencia mixta ofrecen un arreglo conveniente para acomodar variables muestreadas a diferentes frecuencias y, por lo tanto, se evalúan muchas especificaciones. Se encuentra que diferentes clases de estos modelos producen un ligero impulso en el rendimiento predictivo fuera de muestra en horizontes inmediatos en comparación con modelos y estimadores ingenuos de referencia. Además, un análisis de pronósticos intra-período revela una ligera tendencia hacia una mayor precisión en los pronósticos a medida que la variable diaria se acerca a un mes completo para ciertos horizontes.

Clasificación JEL: C22, C53, E37