2020-03-272020-03-272020-03-30https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9828El 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).The 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.22 páginas : gráficas, tablasPDFspaOpen AccessInflación de alimentosNowcastingModelos de frecuencias mixtasPronósticosClimaInflación objetivoWorking PaperC32 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space ModelsC51 - Model Construction and EstimationC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation MethodsE31 - Price Level; Inflation; DeflationE52 - Monetary PolicyFood inflationNowcastingMixed frequency modelsInflation targetingClimate conditionsIndice de precios al consumidor -- ColombiaPrecios -- ColombiaAlimentos -- Precios -- ColombiaCambios climáticos -- Efectos sobre la agricultura -- ColombiaAcceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0C32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estadosC51 - Construcción de modelos y estimaciónC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónE31 - Nivel de precios; Inflación; DeflaciónE52 - Política monetariaLas 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/20.500.12134/9828