Short-Run Forecasting of Commodity Prices: An Application of Autoregressive Moving Average Models (PrÃ©visions Ã court terme des prix des produits de base: application de modÃ¨les autorÃ©gressifs de moyennes mobiles) (El pronÃ³stico a corto plazo de los precios de productos bÃ¡sicos: AplicaciÃ³n de modelos de media mÃ³vil autorregresiva)

The paper reviews the relative merits of using final equations in autoregressive integrated moving average (ARIMA) forms for forecasting, compared with reduced forms. It also attempts to apply the method of ARIMA models to a short-run simulation of commodity prices. Although both can be derived from a given economic model, a reduced form and a final (ARIMA) equation have different capabilities in forecasting, since they are derived from different sets of assumptions and require different information bases for forecasting. The foremost merit of final equations in forecasting economic time series is simplicity. An equation can be identified and estimated on the basis of a single time series and used for forecasting the time series. However, it is difficult to perform a policy analysis and to utilize information on the future realizations of exogenous variables and structural errors with final equations. The paper summarizes the results of estimation and simulation for the monthly prices of ten primary commodities, uses the forecasts of the monthly prices to generate the forecasts of annual prices, and compares them with the actual prices and--for the annual prices--with the forecasts generated by annual models. The results show that the ARIMA scheme is quite useful for some commodities and suggests that it is better than alternative simple methods, such as the random walk model, for most of the commodities. /// L'auteur compare, aux fins de la prA©vision, les avantages respectifs des modA¨les intA©grA©s autorA©gressifs de moyennes mobiles avec A©quations finales (Autoregressive Integrated Moving Average-ARIMA) et des modA¨les utilisant des A©quations sous forme rA©duite. Il s'efforce aussi d'appliquer la mA©thode des modA¨les ARIMA A la simulation A court terme du prix des produits de base. Bien qu'elles puissent Aatre toutes deux dA©rivA©es d'un modA¨le A©conomique donnA©, une A©quation sous forme rA©duite et une A©quation finale (ARIMA) prA©sentent des avantages diffA©rents sur le plan prA©visionnel, puisqu'elles dA©coulent d'ensembles d'hypothA¨ses diffA©rents et exigent des informations diffA©rentes. L'avantage le plus important des A©quations finales dans la prA©vision de sA©ries chronologiques A©conomiques est leur simplicitA©. Une A©quation peut Aatre identifiA©e et estimA©e A partir d'une seule sA©rie chronologique et utilisA©e pour prA©voir les A©lA©ments de la sA©rie. Toutefois, les A©quations finales se prAatent mal A l'analyse d'une politique et A l'exploitation d'informations concernant les valeurs futures des variables exogA¨nes et les erreurs structurelles. Cette A©tude rA©sume les rA©sultants des estimations et de la simulation effectuA©es pour les prix mensuels de dix produits de base et utilise les prA©visions des prix mensuels pour prA©voir les prix annuels; elle compare celles-ci aux prix effectifs et, pour les prix annuels, aux prA©visions obtenues A partir de modA¨les annuels. Les rA©sultats indiquent que le modA¨le ARIMA est trA¨s utile pour certains produits et donnent A penser qu'il est prA©fA©rable aux mA©thodes simples, comme, par exemple, le modA¨le de promenade alA©atoire. /// En este estudio se analizan las ventajas relativas de utilizar ecuaciones finales en forma de media mA³vil autorregresiva e integrada (MMAI), frente a formas reducidas, a efectos de pronA³stico. TambiA©n se trata de aplicar el mA©todo de los modelos MMAI a una simulaciA³n a corto plazo de los precios de productos bAisicos. Si bien ambas pueden deducirse de un modelo econA³mico determinado, la forma reducida y la ecuaciA³n final (MMAI) poseen distinta capacidad de pronA³stico, ya que proceden de supuestos distintos y necesitan diferentes clases de informaciA³n para pronosticar. La mayor ventaja de las ecuaciones finales en cuanto al pronA³stico de series cronolA³gicas econA³micas consiste en su sencillez. Pues una ecuaciA³n puede formularse y estimarse a base de una sola serie cronolA³gica y utilizarse para pronosticar esa serie cronolA³gica. Sin embargo, con las ecuaciones finales resulta difA­cil analizar las medidas de polA­tica y utilizar la informaciA³n sobre los futuros valores de las variables exA³genas y los errores estructurales. Se resumen en el presente estudio los resultados de la estimaciA³n y simulaciA³n de los precios mensuales de diez productos bAisicos, se usa el pronA³stico de los precios mensuales para elaborar el pronA³stico de los anuales, y se los compara con los precios efectivos y, respecto a los anuales, con los pronA³sticos derivados de los modelos anuales. Esos resultados indican que la formulaciA³n MMAI es de gran utilidad para algunos productos bAisicos y mejor que otros mA©todos sencillos, como por ejemplo el modelo de recorrido aleatorio, para la mayorA­a de dichos productos.