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Un documento de julio de 2025 del Banco de la República muestra que un modelo de Bosque Aleatorio con datos de Google Trends pronostica la inflación colombiana tan bien como la encuesta de analistas del banco — cerca de 1,5 semanas antes — superando a SARIMA, Ridge y Lasso.
La cifra oficial de inflación mensual de Colombia se publica con rezago, y la propia Encuesta Mensual de Expectativas de Analistas Económicos (MES) del Banco de la República tarda en compilarse, dejando a los responsables de política sin una lectura temprana de las presiones de precios entre publicaciones.
En el Borradores de Economía n.º 1318 (julio de 2025), los economistas Felipe Roldán-Ferrín y Julián Andrés Parra-Polanía construyeron RF-GT, un modelo de aprendizaje automático de Bosque Aleatorio entrenado con datos históricos de inflación, indicadores macroeconómicos y actividad de búsqueda de Google Trends, con hiperparámetros ajustados mediante validación cruzada de series de tiempo.
Evaluado fuera de muestra durante 2023-2024, RF-GT superó consistentemente a los modelos estadísticos SARIMA, Ridge y Lasso e igualó la precisión del pronóstico mediano de la propia encuesta MES del banco, produciendo su estimación aproximadamente semana y media antes de que la encuesta esté disponible.
Este sigue siendo un documento de investigación del departamento de economía del banco, no un insumo confirmado del proceso formal de decisión de política monetaria, y su historial fuera de muestra cubre solo una ventana de dos años.
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