Predicción de la inflación nacional usando factores de la inflación internacional

Abstract

Este trabajo evalúa la capacidad predictiva que tiene la inflación internacional sobre la inflación peruana. A diferencia de otros trabajos, este está basado en modelos de series de tiempo. En primer lugar, se construye un marco de referencia para la evaluación de la hipótesis. Luego de ello, se añade la medida de inflación internacional a los modelos que hacen parte del marco de referencia propuesto, y se evalúa si existe una mejora en la predicción. La evaluación de los pronósticos se hace en base a los test de Giacomini y White (2006) y Clark y West (2007). Asimismo, se realiza un análisis dentro de muestra para evaluación de la variable añadida. Para la construcción de los factores internacionales se usan cuatro metodologías y se comparan la capacidad de las mismas en los pronósticos de la inflación peruana. A partir de los resultados se concluye que la inflación internacional ayuda a predecir la inflación peruana en distintos horizontes de tiempo. Además, se concluye que este traspaso predictivo ha crecido en los últimos años. Palabras claves: Pronósticos, series de tiempo, inflación, PCA, PLS

This paper evaluates the predictive ability of the international inflation on Peruvian inflation. Unlike other studies, this is based on time series models. First, a framework for evaluation of the hypothesis is constructed. After that, a measure of international inflation is added in the models that are part of the proposed framework, and it assesses whether there is an improvement in the prediction. The evaluation of forecasts is based on tests of Giacomini and White (2006), and Clark and West (2007). Also, thein sample analysis is madeto assess performance of the added variable. Four methodologies are used for the construction of international factors and it comparesthe ability of them in the Peruvian inflation forecasts. From the results it concludes that international inflation helps predict the Peruvian inflation in different time horizons. In addition, it is concluded that this predictive handover has grown in recent years. Keywords: Forecasts, time series, inflation, PCA, PLS.