RF-GT — O Modelo de Floresta Aleatória do Banco de la República para Antecipar a Inflação Colombiana

O valor oficial da inflação mensal da Colômbia é divulgado com atraso, e o próprio Inquérito Mensal a Analistas Financeiros (MES) do Banco de la República demora a ser compilado, deixando os decisores políticos sem uma leitura antecipada das pressões de preços entre divulgações.

No Borradores de Economía n.º 1318 (julho de 2025), os economistas Felipe Roldán-Ferrín e Julián Andrés Parra-Polanía construíram o RF-GT, um modelo de aprendizagem automática de Floresta Aleatória treinado com dados históricos de inflação, indicadores macroeconómicos e atividade de pesquisa no Google Trends, com hiperparâmetros ajustados através de validação cruzada de séries temporais.

Testado fora da amostra ao longo de 2023-2024, o RF-GT superou consistentemente os modelos estatísticos SARIMA, Ridge e Lasso e igualou a precisão da previsão mediana do inquérito MES do próprio banco — produzindo a sua estimativa cerca de uma semana e meia antes de o inquérito estar disponível.

Este continua a ser um documento de investigação do departamento de economia do banco, e não uma entrada confirmada no processo formal de decisão de política monetária, e o seu histórico fora da amostra cobre apenas uma janela de dois anos.