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Enhancing inflation nowcasting with online search data: a random forest application for Colombia(Banco de la República ) Roldán-Ferrín, Felipe; Parra-Polanía, Julián AndrésEste artículo evalúa la capacidad predictiva de un modelo de aprendizaje automático basado en Random Forest (RF), combinado con datos de Google Trends (GT), para realizar nowcasting de la inflación mensual en Colombia. El modelo propuesto, denominado RF-GT, se entrena utilizando datos históricos de inflación, indicadores macroeconómicos y actividad de búsqueda en internet. Tras la optimización de los hiperparámetros mediante validación cruzada para series de tiempo, se evalúa su desempeño fuera de muestra durante el periodo 2023–2024. Los resultados se comparan con enfoques tradicionales, incluidos los modelos SARIMA, regresiones Ridge y Lasso, así como con los pronósticos profesionales de la Encuesta Mensual de Expectativas (EME) del Banco de la República. En términos de precisión predictiva, el modelo RF-GT supera de forma consistente a los modelos estadísticos y muestra un desempeño comparable al pronóstico mediano de los analistas, con la ventaja adicional de generar predicciones aproximadamente semana y media antes. Estos hallazgos destacan el valor práctico de integrar fuentes de datos alternativas y técnicas de aprendizaje automático en los sistemas de monitoreo de inflación de economías emergentes.Documentos de Trabajo. 2025-07-02Borradores de Economía; No.1318Item Open AccessEstimación de la variación del precio de los alimentos con modelos de frecuencias mixtas(Banco de la República) Cárdenas-Cárdenas, Julián-Alonso; Caicedo-García, Edgar; González-Molano, Eliana RocíoEl comportamiento de los precios de los alimentos en Colombia ha sido un factor que inquieta a la autoridad monetaria por su volatilidad, alta ponderación en la canasta de IPC y en ocasiones recurrentes altos niveles debido a su reacción a choques de oferta como el clima, lo cual dificulta la tarea de estabilizar la inflación alrededor de la meta. De lo anterior, se desprende la necesidad de tener pronósticos insesgados y más oportunos de los cambios en el precio de los alimentos en el corto plazo. En este documento se desarrolla una metodología que aprovecha la información disponible con alta frecuencia de precios y abastecimiento de alimentos y permite combinar información observada en varias frecuencias para generar pronósticos alternativos de la variación de los precios de los alimentos y sus diferentes componentes. Los resultados encontrados indican que los modelos propuestos de frecuencias mixtas, producen mejores pronósticos que los tradicionales que utilizan solamente información de precios del Sistema de Información de Precios del Sector Agropecuario (SIPSA-DANE).Documentos de Trabajo. 2020-03-30Borradores de Economía; No.1109