PRONÓSTICO DE INFLACIÓN COSTARRICENSE MEDIANTE MODELO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DOBLE

1. PRONÓSTICO DE INFLACIÓN COSTARRICENSE MEDIANTE MODELO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DOBLE y APLICACIÓN @RISK

2. Objetivo de la Modelación • Ofrecer un pronóstico del nivel general de precios • costarricenses con base en información tomada del pasado, • aplicando ecuaciones que a corto plazo ofrezcan inferencias • sobre la inflación. • Conocer esto permitirá evaluar activos financieros indexados • a este macro precio en el futuro como pronósticos del valor de las • UDES. • Conocer si las políticas monetarias ofrecidas por el • Banco Central en el corto plazo están decantando en reducciones • y control sobre la inflación .

3. Modelo Suavización Exponencial Doble El pronóstico de inflación está basada en una estimación del Índice Precios al Consumidor futuro, proyectando hacia el futuro dicho Índice utilizando el modelo de serie de tiempo Suavización Exponencial Doble. Este modelo permite asignar a los Índices Generales de Precios más recientes un mayor peso, peso que se va reduciendo exponencialmente conforme más antiguos sean los datos. El propósito del modelo es desarrollar estimadores que mejor relacionan la evolución del Índice General de Precios con el tiempo como variable independiente y así estimar la inflación en el siguiente periodo.

4. El modelo de pronóstico está dado por la siguiente ecuación: donde El intervalo de confianza estimado para el pronóstico está dado por: Donde : es el 100(1-l/2) puntos porcentuales de una distribución normal estándar

5. Proceso de Optimización El proceso de optimización se da minimizando la suma de los residuos al cuadrado, con la cual se estima el parámetro ω. Para tal proceso de optimización se cuenta con la herramienta RiskOptimizer, utilizando una tasa de cruce aritmético del 0,1 y tasa de mutación no-uniforme del 0,2 sobre el parámetro. Dichas tasas son utilizadas de forma discrecional por el analista. Problema de Optimización Minimizar

6. Proceso de Simulación • La tasa de crecimiento del índice de precios al consumidor es un input • del modelo el cual se va a aleatorizar, según distribución de probabilidad. • Dada la optimización, la aleatoriedad del crecimiento del IPC hasta • Octubre 2007 incide en los estadísticos suavizadores S(1) y S(2), • obteniendo con esto simular el IPC estimado a Noviembre 2007. • Con lo anterior, los outputs del modelo son: • El nivel de precios estimado para Noviembre aleatorizado según la tasa de • crecimiento del Índice General de Precios al Consumidor, desde el mes de • octubre 2006 hasta octubre 2007. • La variación interanual del IPC para Noviembre es otro output. • (Resultado es una función de distribución)

7. Evolución del IPC

8. Crecimiento del IPC Variación interanual Octubre 9,8% En el modelo solo se utilizan los datos desde octubre 06 por un cambio estructural en el mercado cambiario al pasar de mini devaluaciones A bandas cambiarias

9. Función de distribución de la tasa de crecimiento del IPC Distribución: Inv Gauss. Valor promedio: 0,092496 Desviacion Estandar: 0,0046565

10. Variación Interanual Esperada para Noviembre

11. Resultados de la optimización genética

12. Resultados de la optimización genética

13. Implicaciones de Política • Para con lo anterior se cuenta con los siguientes pronósticos

15. Implicaciones de Política • Valor de las Unidades de Desarrollo Valor UDE estimado, 558,36 IPC estimado 111, 87

16. Muchas Gracias