Forecasting the Consumer Price Index (CPI) of Ecuador: A Comparative Study of Predictive Models

Abstract

El Indice de Precios al Consumidor (IPC) es uno de los indicadores económicos más importantes para la caracterización de los países y generalmente se considera una medida oficial de inflación. El IPC tiene en cuenta la variación mensual de precios de un conjunto determinado de bienes y servicios en una región específica y es clave en la planificación económica y social de un país determinado, de ahí la gran importancia de la predicción del IPC. En este trabajo, se describe un estudio comparativo de modelos predictivos de última generación sobre un conjunto de datos del IPC ecuatoriano con 174 registros mensuales, de 2005 a 2019. Este pequeño conjunto de datos disponible hace que el pronóstico sea una tarea de predicción de series de tiempo desafiante. Otra dificultad es la variación de tendencia de los años pasados, que desde mediados de 2016 ha cambiado de un promedio claramente ascendente de 3.5 puntos a una tendencia estable de ±0.8 puntos. Este documento explora el desempeño de los modelos predictivos relevantes al abordar el problema de pronóstico del IPC ecuatoriano con precisión durante los próximos 12 meses. Para esto, se lleva a cabo un estudio comparativo que considera una variedad de modelos predictivos, que incluyen: Enfoque de redes neuronales usando el modelo secuencial Long Short-Term Memory, aprendizaje automático usando la regresión de vectores de soporte, así como enfoques clásicos como SARIMA y suavizado exponencial. También consideramos herramientas de grandes corporaciones como Facebook Prophet. Como resultado, el trabajo presenta los mejores modelos predictivos y parametros encontrados, junto con el pronóstico del IPC de Ecuador para los próximos 12 meses (parte de 2020). Esta información podría usarse para la toma de decisiones en varios temas importantes relacionados con las actividades sociales y económicas.