Pronóstico condicional de la inflación peruana

Abstract

El presente artículo muestra la aplicación de un modelo VAR condicional con el objetivo de estimar la trayectoria futura de la inflación peruana condicionada a la inflación estadounidense en base a 3 posibles escenarios: optimista, promedio y pesimista. Se incorpora para el caso peruano, la metodología desarrollada por Waggoner y Zha (1999), bajo estimaciones bayesianas y utilizándo el algoritmo de Gibss Sampling para estimar y simular las distribuciones de los pronósticos. Los resultados muestran que para el año 2022 y ante un escenario pesimista, la inflación peruana alcanzaría su nivel más alto en el mes de junio. En un escenario promedio, el nivel más elevado de inflación se alcanzaría en abril, mientras que en un escenario optimista, se llegaría a un nivel máximo en marzo. Asimismo, se observa que la diferencia de la inflación peruana promedio de un escenario a otro es alrededor de 0.2% mensual.

Keywords

• var bayesiano
• pronósticos
• política monetaria
• inflación