Combinación de proyecciones de inflación: nuevas metodologías
dc.audience | Researchers | spa |
dc.audience | Students | spa |
dc.audience | Teachers | spa |
dc.audience | Policymakers | spa |
dc.creator | Mora-Gómez, Carlos Roberto | spa |
dc.creator | Rodríguez-Vargas, Adolfo | spa |
dc.date.accessioned | 2019-07-23T08:56:09Z | |
dc.date.available | 2019-07-23T08:56:09Z | |
dc.date.created | 2009 | spa |
dc.date.issued | 2009 | spa |
dc.description | En el año 2001 el Banco Central de Costa Rica desarrolló una combinación de proyecciones de inflación que constituye la base de las proyecciones que se discuten en el Informe de Inflación y con la cual se da seguimiento mensual a la proyección pasiva. Los modelos individuales de proyección que se utilizan fueron validados en el año 2008, por lo que, partiendo de dichos modelos revisados, este documento se concentra en la evaluación de metodologías alternativas de combinación, incluyendo las que consideran la posibilidad de cambio estructural. Para el período junio 1996-octubre 2008, se calcularon pronósticos dinámicos para los modelos Univariable de Inflación, Vector Autorregresivo Lineal de Mecanismos de Transmisión de la Política Monetaria, Impacto de los Precios del Petróleo en Costa Rica, Títulos Fiscales, Pass Through del Tipo de Cambio en Costa Rica e Ingenuo. Estos pronósticos se combinaron mediante las técnicas de mínimos cuadrados ponderados, estado-espacio y de transición suave. En general, estas metodologías permitieron reducir el error de pronóstico con respecto a los modelos individuales y a la combinación original. El método de mínimos cuadrados ponderados con la técnica de Hallman y Kamstra aplicada para el horizonte de 3 meses permitió una reducción del error de pronóstico con ponderaciones positivas. Para horizontes de 6, 12 y 24 meses no se encontraron combinaciones que redujeron el error de pronóstico e incluyeran solo ponderaciones positivas. | spa |
dc.description.abstract | In 2001 the Central Bank of Costa Rica developed a combination of inflation forecasts which constitutes the basis for the forecasts discussed in the Inflation Report, and which is the main tool for monthly passive forecasting. The individual forecast models were revised in 2008. Using these revisions as a starting point, this document focuses in assessing the performance of alternative methodologies for combination, including those which allow for the possibility of structural change. For the period June 1996 – October 2008, dynamic forecasts were calculated using the six forecast models developed by the Central Bank of Costa Rica. These forecasts were combined through weighted least squares, state-space and smooth transition methods. In general, these techniques resulted in a reduction of the forecast error in comparison with the original models and the current optimal combination. Applying weighted least squares to the Hallman and Kamstra framework for a horizon of 3 months allowed for a reduction in the forecast error while maintaining all weights positive. For horizons of 6, 12 and 24 months it was not possible to obtain a combination that reduced forecast errors and that included only positive weights. | spa |
dc.format.extent | 39 paginas: gráficas, tablas | spa |
dc.format.mimetype | spa | |
dc.identifier.uri | https://repositorioinvestigaciones.bccr.fi.cr/handle/20.500.12506/145 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Banco Central de Costa Rica | spa |
dc.relation.repec | https://ideas.repec.org/a/cml/moneta/vxxxiiiy2010i1p1-40.html | spa |
dc.relation.uri | https://activos.bccr.fi.cr/sitios/bccr/investigacioneseconomicas/DocPoliticaMonetariaInflacion/Combinacion_proyecciones_de_inflacion_nuevas_metodologias.pdf | spa |
dc.rights | Acceso abierto | spa |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.cc | Atribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0 | spa |
dc.rights.license | Open Access | spa |
dc.rights.spa | Acceso abierto | spa |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | spa |
dc.subject | Combinación de pronósticos | spa |
dc.subject | Inflación | spa |
dc.subject | Cambio estructural | spa |
dc.subject | Mínimos cuadrados ponderados | spa |
dc.subject | Modelos estado-espacio | spa |
dc.subject | Modelos de transición suave | spa |
dc.subject | Inclusión de pronósticos | spa |
dc.subject.jel | C53-Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods | spa |
dc.subject.jel | E37-Forecasting and Simulation: Models and Applications | spa |
dc.subject.jelspa | C53- Predicción y otras aplicaciones de modelos | spa |
dc.subject.jelspa | E37- Predicción y simulación | spa |
dc.subject.keyword | Combination of forecasts | spa |
dc.subject.keyword | Inflation | spa |
dc.subject.keyword | Structural change | spa |
dc.subject.keyword | Weighted least squares | spa |
dc.subject.keyword | State-space models | spa |
dc.subject.keyword | Smooth transition models | spa |
dc.subject.keyword | Forecast inclusion | spa |
dc.title | Combinación de proyecciones de inflación: nuevas metodologías | spa |
dc.title.alternative | Combining Inflation Projections: New Methodologies | spa |
dc.type | Working Paper | spa |
dc.type.hasversion | Published Version | spa |
dc.type.spa | Documentos de trabajo | spa |