Colombian inflation forecast using Long Short-Term Memory approach

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dc.audiencePolicymakerseng
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dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorCárdenas-Cárdenas, Julián-Alonso
dc.creatorCristiano-Botia, Deicy Johana
dc.creatorMartínez-Cortés, Nicolás
dc.creator.firmaJulián Alonso Cárdenas-Cárdenas
dc.creator.firmaDeicy J. Cristiano-Botia
dc.creator.firmaNicolás Martínez-Cortés
dc.date.accessioned2023-06-21T15:22:50Zspa
dc.date.available2023-06-21T15:22:50Zspa
dc.date.created2023-06-21spa
dc.descriptionA través de dos enfoques utilizamos redes neuronales Long Short-Term Memory (LSTM), una técnica de aprendizaje profundo, para pronosticar la inflación en Colombia con un horizonte de doce meses. El primer enfoque emplea solo información de la variable objetivo, la inflación, mientras que el segundo incorpora información adicional proveniente de algunas variables relevantes. Utilizamos rolling sample dentro del proceso tradicional de construcción de las redes neuronales, seleccionando los hiperparámetros con criterios de minimización del error de pronóstico. Nuestros resultados muestran una mejor capacidad de pronóstico de la red bajo el segundo enfoque, superando al primer enfoque y a modelos ARIMA optimizados para pronóstico (con y sin variables explicativas). Esta mejora en la capacidad de pronóstico es más pronunciada en horizontes más largos, específicamente entre el séptimo y doceavo mes.spa
dc.description.abstractWe use Long Short Term Memory (LSTM) neural networks, a deep learning technique, to forecast Colombian headline inflation one year ahead through two approaches. The first one uses only information from the target variable, while the second one incorporates additional information from some relevant variables. We employ sample rolling to the traditional neuronal network construction process, selecting the hyperparameters with criteria for minimizing the forecast error. Our results show a better forecasting capacity of the network with information from additional variables, surpassing both the other LSTM application and ARIMA models optimized for forecasting (with and without explanatory variables). This improvement in forecasting accuracy is most pronounced over longer time horizons, specifically from the seventh month onwards.eng
dc.description.notesPronóstico de la inflación en Colombia utilizando la metodología Long Short-Term Memory Enfoque Se utilizan redes neuronales Long Short-Term Memory (LSTM) para el pronóstico de la inflación en Colombia. Esta es una metodología de aprendizaje profundo que ha demostrado alta capacidad de pronóstico en diversos tipos de aplicaciones. En este trabajo utilizamos dos enfoques, uno que solo incorpora información de la variable objetivo, la inflación, otro que emplea información adicional proveniente de algunas variables potencialmente relevantes. Se aplica rolling sample dentro del proceso tradicional de construcción de las redes neuronales, incorporando el método de optimización bayesiano y seleccionando los hiperparámetros con criterios de minimización del error de pronóstico. Utilizamos modelos tipo ARIMA optimizados para pronóstico (con y sin variables explicativas) para comparar los resultados de las redes LSTM. Contribución Este documento aporta a la literatura existente sobre la aplicación de métodos de aprendizaje profundo para pronosticar el comportamiento de series macroeconómicas como la inflación, tarea relevante para los bancos centrales y organizaciones internacionales relacionadas. El documento presenta una descripción detallada de la aplicación y de los resultados obtenidos con la metodología LSTM. Asimismo, representa una herramienta adicional en la batería de modelos utilizados por el Banco de la República para el pronóstico de la inflación en Colombia. Resultados Esta aplicación sobre la inflación en Colombia encuentra que los modelos LSTM superan en capacidad de pronóstico a modelos tipo ARIMA, en especial para horizontes más largos (de siete a 12 meses). Además, los resultados muestran que es útil incluir variables adicionales (auxiliares o explicativas) como insumo de los modelos de redes neuronales LSTM ya que al hacerlo mejora notablemente su capacidad de predicción (de nuevo, con mayor ganancia en horizontes más largos). Adicionalmente sugiere que para series con características similares a la modelada (relativamente corta y con comportamiento poco complejo en el contexto del aprendizaje profundo) no se requiere una arquitectura compleja del modelo LSTM ya que ello no necesariamente conduce a mejores resultados en términos de capacidad de pronóstico. Frase destacada: Modelos de redes neuronales LSTM tienen mejor capacidad de pronóstico de la inflación en Colombia que modelos tipo ARIMA, especialmente para horizontes más largos y cuando se incluye información de variables adicionales.spa
dc.format.extent26 páginas : gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/10655spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/10655spa
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1241spa
dc.relation.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/10655spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1241spa
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/be-1241spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No.1241spa
dc.relation.numberBorrador 1241spa
dc.relation.portalhttps://www.banrep.gov.co/es/colombian-inflation-forecast-using-long-short-term-memory-approachspa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1241.htmlspa
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/kfkhspa
dc.rights.HabeasDatos personales: El(los) autor(es) ha(n) incluido sus datos personales (nombres, correo electrónico, filiación académica, perfil académico, entre otros) en el Portal de Investigaciones o la obra remitida para publicación, y por consiguiente, manifiesta(n) que mediante el diligenciamiento y registro de sus datos personales autoriza(n) al Banco de la República el tratamiento (recolección, almacenamiento, uso, circulación o supresión) de todos los datos suministrados con la finalidad de adelantar la publicación de la obra en el Portal de Investigaciones, dar a conocer su perfil académico y medios de contacto para fines académicos y divulgativos, así como para la construcción de indicadores y estadísticas para el seguimiento y control de las actividades de divulgación del Portal de Investigaciones. Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.spa
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dc.rights.accessRightsOpen Accesseng
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0eng
dc.rights.disclaimerLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.spa
dc.rights.disclaimerThe opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.eng
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:1241spa
dc.subjectAprendizaje profundospa
dc.subjectRedes neuronales Long Short-Term Memoryspa
dc.subjectPronósticospa
dc.subjectInflaciónspa
dc.subject.brtema5. Precios, inflación y política monetariaspa
dc.subject.jelC45 - Neural Networks and Related Topicseng
dc.subject.jelC51 - Model Construction and Estimationeng
dc.subject.jelC52 - Model Evaluation, Validation, and Selectioneng
dc.subject.jelC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methodseng
dc.subject.jelC61 - Optimization Techniques; Programming Models; Dynamic Analysiseng
dc.subject.jelE37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and Applicationeng
dc.subject.jelspaC45 - Redes neuronales y temas relacionadosspa
dc.subject.jelspaC51 - Construcción de modelos y estimaciónspa
dc.subject.jelspaC52 - Evaluación, contraste y selección de modelosspa
dc.subject.jelspaC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónspa
dc.subject.jelspaC61 - Técnicas de optimización; Modelos de programación; Análisis dinámicospa
dc.subject.jelspaE37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicaciónspa
dc.subject.keywordDeep learningeng
dc.subject.keywordLong Short Term Memory neural networkseng
dc.subject.keywordForecasteng
dc.subject.keywordInflationeng
dc.subject.lembInflación -- Pronósticos -- Colombiaspa
dc.titleColombian inflation forecast using Long Short-Term Memory approacheng
dc.title.alternativePronóstico de la inflación en Colombia utilizando la metodología Long Short-Term Memoryspa
dc.typeWorking Papereng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaDocumentos de trabajospa
local.caie.checklist11. Esta versión del documento ha sido presentada en algún seminario interno del Banco?: sispa
local.caie.checklist2Frente a los temas sensibles actualmente en país, considera que su documento es: NO SENSIBLEspa
local.caie.validadorDepartamento de Programacion e Inflación - Carlos Alfonso Huertas - chuertca@banrep.gov.cospa

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Borrador de Economía No. 1241
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