Ítem
Acceso Abierto
A factor model to forecast Colombian inflation using a One Covariate at a Time - Multiple Testing approach (OCMT)
Título de la revista
Autores
Gonzalez Leiva, David Leonardo
Fecha
2022-06-30
Directores
Otero Cardona, Jesús Gilberto
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
Este artículo estudia la construcción de un modelo de inflación y su pronóstico utilizando un amplio conjunto de predictores. La decisión sobre el número óptimo de factores comunes se toma utilizando los criterios de información de Bai y Ng (2002); y se implementa un enfoque de una covariable a la vez - pruebas múltiples (OCMT) (Chudik et al., 2018) para elegir los predictores y rezagos óptimos de la variable dependiente; y, posteriormente, se construyen pronósticos de 1 a 12 meses de la inflación en Colombia utilizando 60 variables macroeconómicas de 2006 a 2021. Durante este período se utiliza un enfoque de ventana móvil. El modelo OCMT muestra consistentemente un rendimiento significativamente mejor que un modelo de vector autorregresivo (VAR) basado en la curva de Phillips y un modelo de promedio móvil integrado autorregresivo (ARIMA) cuando se usa todo el conjunto de datos y, también, se desempeña de manera cercana a estos modelos cuando se estima con un conjunto de datos pre-COVID.
Abstract
This paper studies the construction of an inflation model and its forecast using a large set of predictors. The decision about the optimal number of common factors is made using Bai and Ng (2002) information criteria; and, a One Covariate at a Time - Multiple Testing approach (OCMT) (Chudik et al., 2018) is implemented to choose the optimal predictors and lags of the dependent variable; and, afterwards, 1 to 12 month ahead forecasts are constructed to predict the inflation in Colombia using 60 macroeconomic variables from 2006 to 2021. During this period, a rolling-window approach is used. The OCMT model consistently shows significant better performance than a Phillips curve based Vector Autoregressive (VAR) model and an Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model when using the entire dataset and, also, performs closely to these models when estimated with a pre-COVID dataset.
Palabras clave
OCMT , Colombia , Factores comunes , Modelo econometrico , Pronóstico , Inflación
Keywords
Common factors , OCMT , Econometric model , Forecast , Inflation , Colombia
