Predicción de variables trimestrales con indicadores mensuales

Muchas variables macroeconómicas que describen el estado de la economía están disponibles trimestralmente y su publicación está típicamente sujeta a rezagos. Por otro lado, indicadores relacionadas son observados en frecuencia mensual y casi en tiempo real. El reto, luego, es cómo utilizar la información mensual disponible para inferir sobre el estado de la economía. Este documento explora las ventajas del enfoque Mixed Data Sampling (MIDAS) al predecir agregados trimestrales peruanos con información de indicadores mensuales. Asimismo, se discute un esquema de combinación de proyecciones diseñado para resumir las predicciones de muchos indicadores en una sola predicción. Se encuentra que el enfoque MIDAS es capaz de identificar señales importantes sobre la evolución de los agregados trimestrales, a partir de la información mensual. Así, el enfoque ofrece mejoras en capacidad predictiva, en comparación con modelos de proyección que utilizan exclusivamente datos trimestrales.