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Evelyn Garrido ; Carolina Godoy ; Juan de Dios Tena ;Estudios Económicos 2012, 27 (1)

Autor: Robinson Durán

Fuente: http://www.redalyc.org/


Introducción



Estudios Económicos ISSN: 0188-6916 jsempe@colmex.mx El Colegio de México, A.C. México Durán, Robinson; Garrido, Evelyn; Godoy, Carolina; de Dios Tena, Juan PREDICCIÓN DE LA INFLACIÓN EN MÉXICO CON MODELOS DESAGREGADOS POR COMPONENTE Estudios Económicos, vol.
27, núm.
1, enero-junio, 2012, pp.
133-167 El Colegio de México, A.C. Distrito Federal, México Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=59724371004 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto PREDICCIÓN DE LA INFLACIÓN EN MÉXICO CON MODELOS DESAGREGADOS POR COMPONENTE ∗ Robinson Durán y Evelyn Garrido Universidad de Concepción Carolina Godoy Banco Central de Chile Juan de Dios Tena Università di Sassari y Universidad Carlos III Resumen: Se realiza un análisis empı́rico sobre el nivel óptimo de desagregación sectorial y la mejor estrategia de modelización econométrica para la predicción de la inflación en México.
Se comparan diferentes estrategias de modelización desagregada basadas en: 1) modelos ARIMA univariantes, 2) metodologı́as de datos de panel, 3) modelos de corrección del equilibrio y 4) modelos de factores dinámicos.
Se encuentra que la consideración de desagregación sectorial es útil a la hora de predecir la tasa de inflación agregada en México.
Es más, la predicción de la inflación basada en modelos con datos de panel, modelos de corrección del equilibrio y factores dinámicos superan a simples estrategias extrapolativas basadas en modelos ARIMA univariantes. Abstract: This article is an empirical analysis on the optimal level of disaggregation by sectors and the best econometric strategy in order to forecast Mexican inflation.
We compare differen...





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