Propuesta de un índice SIPSA para el pronóstico de la inflación de alimentos. Evidencia empírica

Abstract

La inflación es un agente macroeconómico delicado de lidiar dado que afecta directamente la vida los ciudadanos. En el caso del índice de variación en los precios de alimentos, tal afectación resulta mucho mas sensible, tanto para empresas del sector alimentario como para la población en general. Es así que resulta de interés poder, con algún grado de certeza, obtener información relevante del índice de variación en los precios de los alimentos. A su vez, el SIPSA (dependencia del DANE) es el ente gubernamental encargado de dictar a las centrales mayoritarias de abasto del país; los precios con los que deben comerciar los productos. En el presente trabajo, se aborda el problema de predecir la inflación de alimentos a partir de un índice SIPSA propuesto por el autor. Se abordan dos metodologías para tal fin. A saber: modelos auto regresivos integrados de medias móviles estacionales con variables exógenas (SARIMAX), modelos vectoriales estructurales auto regresivos (SVAR) y modelos vectoriales de corrección de errores (VECM).Inflation is a delicate macroeconomic agent to deal with since it directly affects citizens' lives. In the case of the index of variation in food prices, such an effect is much more sensitive, both for companies in the food sector and for the population in general. Thus, it is of interest to be able, with some degree of certainty, to obtain relevant information on the index of variation in food prices. In turn, the SIPSA (DANE unit) is the government agency in charge of dictating the majority supply centers in the country; the prices with which the products must be traded. In the present work, the problem of predicting the in fl ation of food from a SIPSA index proposed by the author is addressed. Two methodologies are addressed for this purpose. Namely: integrated self-regressive models of seasonal moving averages with exogenous variables (SARIMAX), self-regressive structural vector models (SVAR) and error correction vector models (VECM)