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Pronóstico de la inflación con modelos MIDAS : evidencia para Colombia

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dc.contributor.advisorAlmonacid Hurtado, Paula María
dc.contributor.authorHurtado Rivera, Isaac
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.creator.emailihurtado@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2026-05-11T20:52:01Z
dc.date.available2026-05-11T20:52:01Z
dc.date.issued2025-11-28
dc.descriptionLa inclusión de variables muestreadas en diferentes frecuencias es un desafío empírico en la ciencia económica. Mientras las series macroeconómicas son publicadas mensual o trimestralmente, las series financieras están disponibles diariamente. Una práctica común es agregar o promediar las variables de mayor frecuencia como, por ejemplo, las mensuales o diarias para poderlas incorporar en un mismo modelo. Sin embargo, esto último puede llegar a descartar información y alterar la dinámica temporal entre variables. La regresión MIDAS (Mixed Data Sampling) ofrece una solución a este problema, que además controla la proliferación de parámetros y puede producir estimadores insesgados y eficientes. En un ejercicio aplicado a la inflación mensual en Colombia, se evalúa empíricamente si la información de alta frecuencia mejora el desempeño de pronóstico y si se justifica el uso de modelos tipo MIDAS. Los resultados muestran que la inflación mensual esta parece ser un proceso poco persistente que puede ser modelado con un MIDAS restringido, mientras que el U-MIDAS tiende a caer en sobreajustes. Además, se obtienen predicciones más precisas y menos volátiles cuando se combinan pronósticos.
dc.description.abstractIncluding variables sampled at different frequencies is an empirical challenge in economics. While macroeconomic series are typically released monthly or quarterly, financial series are available daily. A common practice is to aggregate or average the higher-frequency variables (e.g., monthly or daily data) in order to incorporate them into a single model. However, doing so can discard information and distort the temporal dynamics across variables. MIDAS (Mixed Data Sampling) regressions provide a solution to this problem, while also controlling parameter proliferation and yielding unbiased and efficient estimators. Using an application to monthly inflation in Colombia, this study empirically assesses whether high-frequency information improves forecasting performance and whether the use of MIDAS-type models is warranted. The results suggest that monthly inflation is a low-persistence process that can be adequately modeled with a restricted MIDAS specification, whereas U-MIDAS tends to overfit. In addition, forecasts become more accurate and less volatile when combined forecast methods are used.
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad EAFIT
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.eafit.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/37608
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentÁrea Computación y Analíticaspa
dc.publisher.facultyEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingenieríaspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAcceso abierto
dc.subjectModelos MIDAS
dc.subjectInflación
dc.subjectCombinación de pronósticos
dc.subjectNLS
dc.subjectFactores dinámicos - Colombia
dc.subject.keywordMIDAS models
dc.subject.keywordInflation
dc.subject.keywordForecast combination
dc.subject.keywordDynamic factors - Colombia
dc.subject.lembINFLACIÓN - COLOMBIA - MODELOS MATEMÁTICOS
dc.subject.lembCONTROL DE PRECIOS - COLOMBIA
dc.subject.lembECONOMETRÍA - METODOLOGÍA
dc.subject.lembCIENCIA DE LA INFORMACIÓN
dc.subject.lembPRONÓSTICO DE LA ECONOMÍA
dc.subject.lembPREDICCIONES - ECONOMÍA
dc.titlePronóstico de la inflación con modelos MIDAS : evidencia para Colombia
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.spaArtículo
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication

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