2023-06-212023-06-212023-06-21https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/10655A 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.We 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.26 páginas : gráficas, tablasPDFengOpen AccessAprendizaje profundoRedes neuronales Long Short-Term MemoryPronósticoInflaciónWorking PaperC45 - Neural Networks and Related TopicsC51 - Model Construction and EstimationC52 - Model Evaluation, Validation, and SelectionC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation MethodsC61 - Optimization Techniques; Programming Models; Dynamic AnalysisE37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and ApplicationDeep learningLong Short Term Memory neural networksForecastInflationInflación -- Pronósticos -- ColombiaAcceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0C45 - Redes neuronales y temas relacionadosC51 - Construcción de modelos y estimaciónC52 - Evaluación, contraste y selección de modelosC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónC61 - Técnicas de optimización; Modelos de programación; Análisis dinámicoE37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicaciónLas 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.The 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.Objeto de publicación: La obra de mí (nuestra) autoría tiene por objeto ser publicada en el Portal de Investigaciones del Banco de la República e incluirla en el repositorio institucional de esa misma entidad. La obra podrá consistir en documento escrito, audiovisual, audio, gráfico, fotográfico, infográfico, podcasts, etc., y podrá estar en cualquier formato conocido o por conocerse.Datos 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”.https://hdl.handle.net/20.500.12134/106555. Precios, inflación y política monetaria