Estimación de la variación del precio de los alimentos con modelos de frecuencias mixtas

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dc.creatorCárdenas-Cárdenas, Julián-Alonso
dc.creatorCaicedo-García, Edgar
dc.creatorGonzález-Molano, Eliana Rocío
dc.creator.firmaJulián Alonso Cárdenas-Cárdenas
dc.creator.firmaEdgar Caicedo-García
dc.creator.firmaEliana R. González Molano
dc.date.accessioned2020-03-27T21:51:38Zspa
dc.date.available2020-03-27T21:51:38Zspa
dc.date.created2020-03-30spa
dc.descriptionEl comportamiento de los precios de los alimentos en Colombia ha sido un factor que inquieta a la autoridad monetaria por su volatilidad, alta ponderación en la canasta de IPC y en ocasiones recurrentes altos niveles debido a su reacción a choques de oferta como el clima, lo cual dificulta la tarea de estabilizar la inflación alrededor de la meta. De lo anterior, se desprende la necesidad de tener pronósticos insesgados y más oportunos de los cambios en el precio de los alimentos en el corto plazo. En este documento se desarrolla una metodología que aprovecha la información disponible con alta frecuencia de precios y abastecimiento de alimentos y permite combinar información observada en varias frecuencias para generar pronósticos alternativos de la variación de los precios de los alimentos y sus diferentes componentes. Los resultados encontrados indican que los modelos propuestos de frecuencias mixtas, producen mejores pronósticos que los tradicionales que utilizan solamente información de precios del Sistema de Información de Precios del Sector Agropecuario (SIPSA-DANE).spa
dc.description.abstractThe behavior of food prices is a big issue for the monetary authority, due to the high volatility as well as the big weight it has in the CPI basket and because it reacts temporarily to supply shocks, such as climate conditions, what makes difficult the task of keeping total inflation around the target. Thus, it is needed to count with more accurate and timely forecasts of food inflation for the short run in order to guide the macroeconomic model for monetary policy and help the authority in the decision making process. For that purpose, in this document we apply a methodology that combines information of different frequencies (MIDAS) to produce forecasts for food inflation. In particular, information about food prices at a very disaggregate level and an indicator for food supply, which are available in a weekly basis, may help to generate a more accurate nowcast of total food inflation and its components: perishable and processed food. Compared to a naïve nowcast generated every week as the weighted average change of food prices taken by SIPSA, the results show an improvement in the nowcast, generated by the mixed frequency data models that includes not only high frequency variables as explanatory but also some other determinants of food price changes such as unemployment, climate conditions and international commodity prices. Thus, MIDAS models are a promising alternative to generate forecasts in the short run.eng
dc.description.notesEstimación de la variación del precio de los alimentos con modelos de frecuencias mixtas Enfoque Con el objetivo de capturar la alta volatilidad de los precios de los alimentos, los bancos centrales suelen construir modelos para pronosticar su desempeño en el corto plazo. Dichos modelos no suelen incorporar información de diferentes frecuencias (diario, semanal, mensual). Al incorporar esta información adicional de frecuencias mixtas, se quiere identificar si este tipo de modelos, desde el enfoque del nowcasting, mejoran el pronóstico de la variación de los precios de los alimentos. Contribución En este documento se desarrolla una metodología que aprovecha la información disponible con alta frecuencia (semanal) de precios y abastecimiento de alimentos, lo cual permite combinar información observada en varias frecuencias (MIDAS) para generar pronósticos alternativos de la variación mensual de los precios de los alimentos total y por componentes (perecederos y procesados) en el corto plazo, cuyo fin es mejorar los insumos incluidos en los modelos de simulación de la política monetaria, y así generar pronósticos de largo plazo de la inflación y otras variables relevantes. Frase destacada: Los resultados indican que los modelos propuestos de frecuencias mixtas, producen mejores pronósticos que los tradicionales que utilizan solamente información de precios del SIPSA (DANE) Resultados Los resultados encontrados indican que los modelos propuestos de frecuencias mixtas, producen mejores estimaciones, en términos de menor error de pronóstico, para el mes en curso (nowcasting) de la variación mensual del grupo agregado de alimentos, perecederos y procesados, que aquellas estimaciones obtenidas a partir de información de precios del Sistema de Información de Precios del Sector Agropecuario (SIPSA-DANE). A medida que se cuenta con nueva información disponible (semanalmente) se pueden actualizar los pronósticos siendo estos más acertados.spa
dc.format.extent22 páginas : gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/9828spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9828spa
dc.language.isospaspa
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1109spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1109spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No.1109spa
dc.relation.numberBorrador 1109spa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1109.htmlspa
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:1109spa
dc.subjectInflación de alimentosspa
dc.subjectNowcastingspa
dc.subjectModelos de frecuencias mixtasspa
dc.subjectPronósticosspa
dc.subjectClimaspa
dc.subjectInflación objetivospa
dc.subject.jelC32 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Modelseng
dc.subject.jelC51 - Model Construction and Estimationeng
dc.subject.jelC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methodseng
dc.subject.jelE31 - Price Level; Inflation; Deflationeng
dc.subject.jelE52 - Monetary Policyeng
dc.subject.jelspaC32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estadosspa
dc.subject.jelspaC51 - Construcción de modelos y estimaciónspa
dc.subject.jelspaC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónspa
dc.subject.jelspaE31 - Nivel de precios; Inflación; Deflaciónspa
dc.subject.jelspaE52 - Política monetariaspa
dc.subject.keywordFood inflationeng
dc.subject.keywordNowcastingeng
dc.subject.keywordMixed frequency modelseng
dc.subject.keywordInflation targetingeng
dc.subject.keywordClimate conditionseng
dc.subject.lembIndice de precios al consumidor -- Colombiaspa
dc.subject.lembPrecios -- Colombiaspa
dc.subject.lembAlimentos -- Precios -- Colombiaspa
dc.subject.lembCambios climáticos -- Efectos sobre la agricultura -- Colombiaspa
dc.titleEstimación de la variación del precio de los alimentos con modelos de frecuencias mixtasspa
dc.title.alternativeNowcasting of food price variation via mixed frequency modelseng
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?: nospa
local.caie.checklist22. La temática del documento, tiene que ver con temas sensibles actualmente en el País? - nospa
local.caie.validadorDepartamento de Programacion e Inflaciónspa

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Borrador de Economía No. 1109
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