Pronóstico condicional de la inflación peruana: Un enfoque Bayesiano

Autor: Álvarez García, Kevin Antonio, Velita Zorrilla, Raúl
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Pensamiento Crítico; Vol. 27 No. 1 (2022); 113-135
Pensamiento Crítico; Vol. 27 Núm. 1 (2022); 113-135
ISSN: 1728-502X
2617-2143
Popis: This article shows the application of a conditional VAR model in order to estimate the future path of Peruvian inflation conditioned to US inflation based on 3 possible scenarios: optimistic, average and pessimistic. For the Peruvian case, the methodology developed by Waggoner and Zha (1999) is incorporated, under Bayesian estimations and using the Gibss Sampling algorithm to estimate and simulate the forecast distributions. The results show that for the year 2022 and in a pessimistic scenario, Peruvian inflation would reach its highest level in June. In an average scenario, the highest level of inflation would be reached in April, while in an optimistic scenario, it would reach a maximum level in March. Additionally, it is observed that the difference in average Peruvian inflation from one scenario to another is around 0.2% per month.
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.
Databáze: OpenAIRE
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