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    Instantaneous Inflation as a Predictor of Inflation
    (Banco de la República, 2025-08-25) Martinez-Rivera, Wilmer Osvaldo; Caicedo-García, Edgar; Bonilla-Pérez, Juan
    En este documento estudiamos la relación entre la inflación instantánea y la inflación anual y las ventajas de incluir la inflación instantánea como predictor en el desempeño de pronóstico de la inflación anual. La inflación instantánea ofrece una perspectiva más dinámica sobre la inflación, asignando pesos variables al Índice de Precios al Consumidor (IPC) en los usados para el cálculo de la inflación anual. Nosotros estudiamos la relación por medio del Perfil Coincidente, el cual permite establecer si la inflación instantánea y anual son contemporáneos o si una antecede la dinámica de la otra. Este hallazgo es usado para establecer el orden autorregresivo de modelos VAR, VECM y ARIMAX. Una vez estos modelos son ajustados, pronosticamos la inflación anual y evaluamos su capacidad predictiva. Nosotros encontramos que la inflación instantánea ayuda a mejorar los pronósticos de la inflación anual mejorando el desempeño de modelos como el ARIMA y modelos más complejos que incluyen un conjunto amplio de predictores a horizontes de corto y mediano plazo. Nosotros desarrollamos tres ejercicios empíricos para evaluar la metodología propuesta incluyendo datos para Colombia, Estados Unidos y Reino Unido. Los resultados de la evaluación de pronósticos en los tres casos muestran que la inflación instantánea como predictor ayuda a mejorar los pronósticos de la inflación anual.
    Documentos de Trabajo. 2025-01-08
    Borradores de Economía; No.1296
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    Open Access
    Approach to Estimating Confidence Intervals for a Business Cycle
    (Banco de la República) Martinez-Rivera, Wilmer Osvaldo; Hernández-Bejarano, Manuel Darío
    Este documento presenta un método novedoso para el análisis de los puntos de quiebre del ciclo económico que aprovecha la herramienta no paramétrica de perfil coincidente para construir intervalos de confianza alrededor de las fechas de dichos puntos de quiebre. Este método novedoso generaliza la herramienta del perfil coincidente poniendo en una matriz las relaciones de coincidencia entre un conjunto de variables dadas. A este método lo denominamos matriz de coincidencia. A través de un estudio numérico y dos aplicaciones empíricas: una con datos económicos de Estados Unidos y otra de Colombia, demostramos la precisión del método para identificar puntos de quiebre, que se alinean estrechamente con el ciclo de referencia de cada caso. Además, en nuestro análisis de datos económicos de Estados Unidos, realizamos un análisis pseudo-fuera de muestra que confirma aún más el excelente rendimiento del método para predecir las fechas de estos puntos de quiebre.
    Documentos de Trabajo. 2026-03-19
    Borradores de Economía; No.1348

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