PREDICCIÓN DE LA INFLACIÓN EN MÉXICO CON MODELOS DESAGREGADOS POR COMPONENTE

Fuente: Redalyc
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Autore principale: Robinson Durán
Natura: Artículo científico
Lingua:es
Pubblicazione: El Colegio de México, A.C. 2012
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author Robinson Durán
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contents PREDICCIÓN DE LA INFLACIÓN EN MÉXICO CON MODELOS DESAGREGADOS POR COMPONENTE Robinson Durán Evelyn Garrido Carolina Godoy Juan de Dios Tena Economía y Finanzas México factores dinámicos modelos de efectos fijos Predicción de la inflación vectores de corrección del equilibrio 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. 2012 artículo científico 0188-6916 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=59724371004 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=597 Estudios Económicos application/pdf El Colegio de México, A.C. Estudios Económicos (México) Num.1 Vol.27
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PREDICCIÓN DE LA INFLACIÓN EN MÉXICO CON MODELOS DESAGREGADOS POR COMPONENTE Robinson Durán Evelyn Garrido Carolina Godoy Juan de Dios Tena Economía y Finanzas México factores dinámicos modelos de efectos fijos Predicción de la inflación vectores de corrección del equilibrio 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. 2012 artículo científico 0188-6916 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=59724371004 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=597 Estudios Económicos application/pdf El Colegio de México, A.C. Estudios Económicos (México) Num.1 Vol.27
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