Un modelo de proyección BVAR para la inflación peruana

Este artículo investiga la efectividad de un modelo de proyección Bayesiano de Vectores Autorregresivos (BVAR) para la inflación en Perú, en el contexto de la política monetaria bajo el régimen de Metas de Inflación explícitas, implementado por el Banco Central de Reserva del Perú desde 2002. El estudio se centra en la crítica de que los modelos de proyección actuales son poco replicables. Para abordar esta cuestión, se estiman modelos BVAR que incorporan supuestos a la Litterman y diferentes especificaciones en varianzas. Utilizando datos desde 1994 hasta 2004, el análisis muestra que los modelos BVAR, especialmente el más sencillo que incluye seis variables clave, superan considerablemente a modelos estadísticos tradicionales, como el paseo aleatorio, en la predicción de la inflación y el crecimiento del PIB. El artículo concluye que la metodología bayesiana propuesta es robusta y puede ser aplicada a otras economías con esquemas de metas de inflación, sugiriendo mejoras en futuras proyecciones mediante la incorporación de bandas de confianza. (Resumen y audio: Departamento de Publicaciones Económicas)