Pronóstico de inflación en Costa Rica: el valor de variables exógenas en modelos desagregados por artículo

dc.audienceStudents
dc.audienceResearchers
dc.audienceTeachers
dc.creatorSegura-Rodriguez, Carlos
dc.date.accessioned2025-10-16T17:49:19Z
dc.date.available2025-10-16T17:49:19Z
dc.date.created2025-10-16
dc.date.issued2025-10-16
dc.descriptionEste estudio propone una metodología para el pronóstico de la inflación en Costa Rica basada en el análisis desagregado de los 289 artículos que conforman el Índice de Precios al Consumidor (IPC). Se emplean modelos ARIMA para la mayoría de los artículos y modelos ARIMAX —que incorporan variables exógenas— para aquellos con mayor ponderación y precios más volátiles. La inclusión de información específica, como el tipo de cambio, precios internacionales de materias primas y precios agrícolas semanales, mejora significativamente la precisión de los pronósticos en horizontes de corto plazo. El enfoque desagregado supera sistemáticamente a modelos más agregados o sin variables exógenas, al reducir errores en productos sensibles como alimentos, combustibles, bienes regulados y aquellos cotizados en dólares. Los resultados evidencian el valor de integrar información adicional en estrategias de pronóstico basadas en datos desagregados, y sugieren que esta metodología puede complementar eficazmente los modelos de pronóstico de corto plazo utilizados por el Banco Central.
dc.description.abstractThis study proposes a methodology for forecasting inflation in Costa Rica based on a disaggregated analysis of the 289 items that comprise the Consumer Price Index (CPI). ARIMA models are used for most items, while ARIMAX models —which incorporate exogenous variables— are applied to those with higher weights and more volatile prices. The inclusion of specific information, such as the exchange rate, international commodity prices, and weekly agricultural prices, significantly improves forecast accuracy over short-term horizons. The disaggregated approach consistently outperforms more aggregated models or those without exogenous variables by reducing errors in sensitive items such as food, fuel, regulated goods, and products priced in U.S. dollars. The results highlight the value of integrating additional information into forecasting strategies based on disaggregated data and suggest that this methodology can effectively complement the short-term inflation forecasting models currently used by the Central Bank.
dc.format.extent34 páginas: cuadros y gráficos
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositorioinvestigaciones.bccr.fi.cr/handle/20.500.12506/508
dc.language.isoes
dc.publisherDepartamento de Investigación Económica
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalen
dc.rights.accessRightsOpen Access
dc.rights.spaAcceso abierto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectInflación
dc.subjectPronóstico
dc.subjectModelos ARIMAX
dc.subjectArtículos del IPC
dc.subject.jelC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods
dc.subject.jelE31 - Price Level; Inflation; Deflation
dc.subject.jelE37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and Application
dc.subject.jelspaC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulación
dc.subject.jelspaE31 - Nivel de precios; Inflación; Deflación
dc.subject.jelspaE37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicación
dc.subject.keywordInflation
dc.subject.keywordForecasting
dc.subject.keywordARIMAX models
dc.subject.keywordCPI items
dc.titlePronóstico de inflación en Costa Rica: el valor de variables exógenas en modelos desagregados por artículo
dc.title.alternativeInflation Forecasting in Costa Rica: The Contribution of Exogenous Variables in Item-Level Disaggregated Models
dc.typeWorking Paper
dc.type.hasversionPublished version
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