x(IPCc) y(IPCnu)
4.6 3.7
4.3 3.4
3.3 2.6
y= 0.835*x - 0.16 (esta es la recta de mínimos cuadrados)
Ajuste de mínimos cuadrados cuadrático:
y = 0.154*x^2 - 0.37*x + 2.14
Ajuste de mínimos cuadrados IPCnu vs tiempo (regresión lineal)
x(mes) y(IPCnu)
1 3.7
2 3.4
3 2.6
y= 4.33 - 0.55*x
proyección mes 4(abril) IPCnu --> 2.13
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Voy a completar el análisis y aclarar un poco cómo deberían interpretarse los resultados y las proyecciones.
gyrnet me duelen los ojos
, la regresión lineal sobre valores mensuales puede servir para proyectar sobre el muy corto plazo, para el largo plazo hay que utilizar los valores acumulados. Además voy a establecer los márgenes de error porcentuales de desvío en que la hipótesis se mantiene, considerando el error máximo de los datos. No quiero aburrirlos
Creo que esperamos una desaceleración inflacionaria en los primeros meses luego del salto cambiario de enero que se trasladó a precios a través del coeficiente de pass trough (% de devaluación que se transforma en inflación según relación entre bienes transables y no transables), pero en el año se espera que la inflación acumulada aumente por lo menos hasta el 30%, no creo que alguien piense seriamente en la posibilidad de deflación. Estas expectativas son acordes a las herramientas utilizadas en el análisis.
La proyección mes 4(abril) IPCnu --> 2.13 tiene un error esperado de +/- 5% , nos da el intervalo (2.02--2.37)
La regresión lineal entre IPCcongreso e IPCnu nos da un error de ajuste del 0.8% , lo que da razón a martín en la relación entre IPCnu y congreso.
La proyección para el mes 4(abril) IPCcongreso utilizando regresión lineal es 2.77 +/- 5.5%
Utilizando este valor y la relación entre IPCCon e IPCnu, obtenemos una proyección para IPCnu abril de 2.15 +/- 6%
Paso al análisis de los valores acumulados de inflación del IPCnu
mes acum(IPCnu)
1 1.0370
2 1.0723 =1.037*1.034
3 1.1001 =1.037*1.034*1.026
Los análisis sobre el acumulado nos dan una mejor visión a largo plazo, pero en el corto plazo un pequeño cambio del acumulado varía mucho la estimación mensual.
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Proyectemos para el mes de marzo en base a los datos de enero y febrero, la regresión lineal nos da:
a(3)= 1.00174+0.035258*3= 1.1075
10.75% acumulado hasta marzo! el acumulado real resultó ser de 1.1001 (10.01%), y el error fue de sólo el 0.67% en el acumulado.
Observemos el efecto de un cambio del 1% en la proyección del anualizado.
1.1075 +-1% resulta en valores para inflación marzo entre 2.26 y 4.32 (variación de +/- 30% !!)
La proyección anual con los datos de enero y febrero por regresión nos da 42.5% de inflación total vs 52% que da el anualizado simple (1.037*1.034 )^(12/2)
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Utilicemos los datos enero,febrero y marzo de inflación acumulada, la regresión lineal nos da:
a= 1.00666 + 0.0315684*x
Para el mes de abril la proyección del acumulado es a(4) = 1.1329 +/- 0.23% ( entre 13% y 13.5%)
La proyección anual con los datos de enero, febrero y marzo por regresión nos da 38.5% de inflación total vs 46.5% que da el anualizado simple (1.037*1.034*1.026 )^(12/3)
Les mando saludos y buenas inversiones.
