2003-06-082003-06-082003-06-082003-06-08https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/5266En este trabajo se presentan los resultados de un ejercicio de pronóstico no paramétrico múltiples pasos adelante para la inflación colombiana mensual. En particular, se usa estimación Kernel para la media condicional de los cambios de la inflación dada su propia historia. Los resultados de pronóstico se comparan con un modelo ARIMA estacional y un modelo tipo STAR. Se encuentra que, excepto para el pronóstico un mes adelante, el pronóstico no parametrito mejora a las otras dos metodologías que le compiten; además, de entre las tres alternativas consideradas el no paramétrico es el único pronóstico que estadísticamente mejora al pronóstico que se hace con un modelo de caminata aleatoria. Palabras Claves: Pronóstico No Paramétrico. Evaluación y Comparación de Pronósticos. Ancho de Banda ("bandwidth"). Estimación Kernel. Pronóstico Rolling. SUMMARY This paper contains the results of a non parametric multi-step ahead forecast for the monthly Colombian inflation, using Mean conditional kernel estimation over inflation changes, with no inclusion of exogenous variables. The results are compared with those from an ARIMA and a non-linear STAR. The nonparametric forecast over perform the others two, as well as being the only, from the three, that statistically improved the naïve forecast given by a random-walk model.This paper contains the results of a non parametric multi-step ahead forecast for the monthly Colombian inflation, using Mean conditional kernel estimation over inflation changes, with no inclusion of exogenous variables. The results are compared with thoPDFspaOpen AccessNon-parametric forecastKernel estimationForecast evaluationBandwidth selectionRolling forecastPronóstico no- paramétricoAncho de bandaestimación KernelWorking PaperC14 - Semiparametric and Nonparametric Methods: GeneralC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation MethodsE31 - Price Level; Inflation; DeflationC52 - Model Evaluation, Validation, and SelectionC22 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion processesInflación -- ColombiaModelos econométricos -- ColombiaInflación -- Evaluación -- ColombiaPronóstico de la economía -- ColombiaInflación -- Mediciones -- Metodología -- ColombiaModelos ArimaAcceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0C53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónC52 - Evaluación, contraste y selección de modelosC22 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusiónC14 - Métodos semiparamétricos y no paramétricos: generalidadesE31 - Nivel de precios; Inflación; DeflaciónLas 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.https://hdl.handle.net/20.500.12134/5266