Modelado y estimación de la volatilidad estocástica: aplicación a la inflación

Resumen

Este trabajo presenta un análisis detallado sobre la modelización de la volatilidad estocástica (MVE) aplicada a la serie de inflación del Gran Buenos Aires, Argentina, cubriendo el período de enero de 1943 a mayo de 2019. Utilizando modelos de espacio de estado y técnicas de estimación basadas en el filtro y suavizador de Kalman, se propone un enfoque alternativo y más flexible que los tradicionales modelos ARCH-GARCH, ya que en los MVE la volatilidad depende de sus propios valores pasados y no de los retornos de la serie. Se desarrolla un modelo específico que capta las características clave de la serie inflacionaria, incluyendo componentes no observables que son estimados y modelados a lo largo del tiempo. Este enfoque permite descomponer la inflación en componentes estructurales como la inflación núcleo (que excluye sectores volátiles como alimentos y energía) y la inflación tendencia (que incluye la inflación núcleo más el resto de los sectores). Asimismo, se realiza un análisis en profundidad del período 2004-2015, cuando el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) estuvo intervenido políticamente, mostrando cómo la intervención afectó la precisión y fiabilidad de los datos. Los resultados obtenidos demuestran que el modelo MVE es capaz de capturar las dinámicas de volatilidad en una serie de tiempo económica compleja como la inflación, proporcionando mejores estimaciones y predicciones que los modelos ARCH-GARCH en contextos de alta variabilidad y cambios estructurales. En particular, el enfoque de espacio de estado permite estimar la volatilidad estocástica de los errores, revelando información clave sobre los ciclos de inflación y los errores sistemáticos en los datos reportados por el INDEC. Además, se discuten las implicaciones teóricas de estos hallazgos en la economía argentina y su relevancia para la modelización de series temporales económicas volátiles.