Predicción de la inflación en México con modelos desagregados por componentes.

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 different disaggregate modeling strategies based on: 1) univariate ARIMA models, 2) panel data methodology, 3) vector error cor...

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Bibliographic Details
Main Authors: Duran, Robinson, Garrido, Evelyn, Godoy, Carolina, de Dios Tena, Juan
Format: Online
Language:Spanish
Editor: El Colegio de México, A.C. 2012
Subjects:
Online Access:https://estudioseconomicos.colmex.mx/index.php/economicos/article/view/93
Journal:

Estudios Económicos

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description 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 different disaggregate modeling strategies based on: 1) univariate ARIMA models, 2) panel data methodology, 3) vector error correction models, and 4) dynamic common factor models. It is found that disaggregation by sectors is useful in order to forecast the Mexican inflation rate. Moreover, inflation forecasts based on panel data, vector correction models and dynamic factor models improves those obtained from simple extrapolative devices based on ARIMA models.
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The Journal of Economic Literature
journal Estudios Económicos
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publishDate 2012
publisher El Colegio de México, A.C.
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Terms_governing_use_and_reproduction_note Copyright (c) 2018 Estudios Económicos
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spelling oai:oai.estudioseconomicos.colmex.mx:article-932025-12-05T14:56:01Z Inflation prediction in Mexico with models disaggregated by components Predicción de la inflación en México con modelos desagregados por componentes. Duran, Robinson Garrido, Evelyn Godoy, Carolina de Dios Tena, Juan forecasting Mexican inflation vector error correction models fixed effect models dynamic factors C2 C3 C5 Predicción de la inflación México vectores de corrección del equilibrio modelos de efectos fijos factores dinámicos C2 C3 C5 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 different disaggregate modeling strategies based on: 1) univariate ARIMA models, 2) panel data methodology, 3) vector error correction models, and 4) dynamic common factor models. It is found that disaggregation by sectors is useful in order to forecast the Mexican inflation rate. Moreover, inflation forecasts based on panel data, vector correction models and dynamic factor models improves those obtained from simple extrapolative devices based on ARIMA models. Se realiza un análisis empírico 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) metodologías 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.   El Colegio de México, A.C. 2012-01-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://estudioseconomicos.colmex.mx/index.php/economicos/article/view/93 10.24201/ee.v27i1.93 Estudios Económicos de El Colegio de México; 53-vol. 27, no. 1, january-june, 2012; 133-167 Estudios Económicos de El Colegio de México; 53-vol. 27, núm. 1, enero-junio, 2012; 133-167 0186-7202 0188-6916 spa https://estudioseconomicos.colmex.mx/index.php/economicos/article/view/93/95 Copyright (c) 2018 Estudios Económicos
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