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La inflación según el BBVA: el modelo de machine learning que usa el banco español proyectó un 1,9% para mayo
Martes 03 de
Junio 2025
Si se cumple la cifra que pronosticó la entidad privada, sería la más baja desde julio de 2020, en plena pandemia
“Nuestros modelos de Machine Learning en BBVA Research nos están dando una inflación para mayo de 1,9% +/- 0.1 p.p.”, posteó en X Federico Forte, economista principal del área de Research de la filial local del banco español BBVA.
El próximo 12 de junio el Indec dará a conocer el Índice de Precios al Consumidor de mayo y para muchas consultoras y entidades que relevan el movimiento de los precios, la cifra comenzará con un número uno.
Sería la primera vez que el indicador mensual tiene esa característica desde julio de 2020, hace casi 5 años, cuando en medio de una economía fuertemente impactada por la pandemia, el dato fue de 1,9 por ciento.
Según los relevamientos privados, el rubro de alimentos mostró una desaceleración significativa en los precios durante mayo, con incrementos semanales mínimos y un promedio mensual casi nulo, según los relevamientos de distintas consultoras.
A fines del año pasado, Forte publicó un paper en la revista del Banco Central titulado “Pronóstico de inflación de corto plazo en Argentina con modelos Random Forest”. Allí detalla cómo se realiza ese relevamiento de alta frecuencia mediante técnicas de machine learning. Los modelos Random Forest son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión,
“El presente trabajo examina el desempeño de los modelos Random Forest para pronosticar la inflación mensual de corto plazo en Argentina, especialmente para el mes en curso o el inmediato posterior. Utilizando una base de datos con indicadores en frecuencia mensual desde 1962, se concluye que estos modelos alcanzan una precisión de pronóstico estadísticamente comparable al consenso de analistas de mercado relevado por el Banco Central de la República Argentina (BCRA) y a los modelos econométricos tradicionales”, detalló el trabajo.
Y se explicó que, al ser modelos no paramétricos, se pueden explorar efectos no lineales en la capacidad predictiva de ciertas variables macroeconómicas sobre la inflación. Por ejemplo:
- “La relevancia relativa de la brecha cambiaria para pronosticar la inflación crece cuando la brecha entre el tipo de cambio paralelo y el oficial supera 60%”.
- “El poder predictivo del tipo de cambio sobre la inflación aumenta cuando las reservas internacionales netas del BCRA son negativas o cercanas a cero (específicamente, menores a USD 2.000 millones)”.
- “La relevancia relativa de la inflación rezagada y de la tasa de interés nominal para pronosticar la inflación del mes siguiente crece cuando aumenta el nivel de inflación y/o el nivel de la tasa de interés”.
- “Ese 1,9% será el primer dato abajo de 2 en el gobierno de Milei, y es algo que sorprende. Estamos en línea con lo que, en promedio, anticipan las consultoras”, dijo Forte en diálogo con este medio.
- Las consultoras hacen scrapping o relevamiento de precios online y sacan un promedio de precios que busca ser parecido al del Indec. Cada una tiene su forma de hacer ese relevamiento. Nosotros no relevamos precios: no sabemos cuánto está la lechuga en Coto. Usamos técnicas de machine learning para entrenar un modelo con variables macroeconómicas históricas y la inflación correspondiente, para pronosticar el resultado de este mes, o a lo sumo del mes siguiente. La computadora aprende con esos datos.
- Primero lo hicimos puertas adentro, desde 2023. En 2022 la inflación se empezó a acelerar fuerte en Argentina y el dato mensual empezó a ser cada vez más relevante para el banco porque impacta en los balances el ajuste por inflación. Empezó a dar muy bien y desde principios de 2024 lo publicamos. Nos da muy bien comparado con el REM del BCRA.
El próximo 12 de junio el Indec dará a conocer el Índice de Precios al Consumidor de mayo y para muchas consultoras y entidades que relevan el movimiento de los precios, la cifra comenzará con un número uno.
Sería la primera vez que el indicador mensual tiene esa característica desde julio de 2020, hace casi 5 años, cuando en medio de una economía fuertemente impactada por la pandemia, el dato fue de 1,9 por ciento.
Según los relevamientos privados, el rubro de alimentos mostró una desaceleración significativa en los precios durante mayo, con incrementos semanales mínimos y un promedio mensual casi nulo, según los relevamientos de distintas consultoras.
A fines del año pasado, Forte publicó un paper en la revista del Banco Central titulado “Pronóstico de inflación de corto plazo en Argentina con modelos Random Forest”. Allí detalla cómo se realiza ese relevamiento de alta frecuencia mediante técnicas de machine learning. Los modelos Random Forest son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión,
“El presente trabajo examina el desempeño de los modelos Random Forest para pronosticar la inflación mensual de corto plazo en Argentina, especialmente para el mes en curso o el inmediato posterior. Utilizando una base de datos con indicadores en frecuencia mensual desde 1962, se concluye que estos modelos alcanzan una precisión de pronóstico estadísticamente comparable al consenso de analistas de mercado relevado por el Banco Central de la República Argentina (BCRA) y a los modelos econométricos tradicionales”, detalló el trabajo.
Y se explicó que, al ser modelos no paramétricos, se pueden explorar efectos no lineales en la capacidad predictiva de ciertas variables macroeconómicas sobre la inflación. Por ejemplo:
- “La relevancia relativa de la brecha cambiaria para pronosticar la inflación crece cuando la brecha entre el tipo de cambio paralelo y el oficial supera 60%”.
- “El poder predictivo del tipo de cambio sobre la inflación aumenta cuando las reservas internacionales netas del BCRA son negativas o cercanas a cero (específicamente, menores a USD 2.000 millones)”.
- “La relevancia relativa de la inflación rezagada y de la tasa de interés nominal para pronosticar la inflación del mes siguiente crece cuando aumenta el nivel de inflación y/o el nivel de la tasa de interés”.
- “Ese 1,9% será el primer dato abajo de 2 en el gobierno de Milei, y es algo que sorprende. Estamos en línea con lo que, en promedio, anticipan las consultoras”, dijo Forte en diálogo con este medio.
- ¿En qué se diferencia el modelo que está usando el banco con el de las consultoras?
- Las consultoras hacen scrapping o relevamiento de precios online y sacan un promedio de precios que busca ser parecido al del Indec. Cada una tiene su forma de hacer ese relevamiento. Nosotros no relevamos precios: no sabemos cuánto está la lechuga en Coto. Usamos técnicas de machine learning para entrenar un modelo con variables macroeconómicas históricas y la inflación correspondiente, para pronosticar el resultado de este mes, o a lo sumo del mes siguiente. La computadora aprende con esos datos.
- ¿Desde cuándo aplican el modelo?
- Primero lo hicimos puertas adentro, desde 2023. En 2022 la inflación se empezó a acelerar fuerte en Argentina y el dato mensual empezó a ser cada vez más relevante para el banco porque impacta en los balances el ajuste por inflación. Empezó a dar muy bien y desde principios de 2024 lo publicamos. Nos da muy bien comparado con el REM del BCRA.
Con información de
Infobae
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