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ARS 59.4T
Mar-26
+0.2% m/m
-0.4%
Desvío ML
OLS: -37.6%
El modelo OLS fue calibrado en la era 2010-2022 de alta emisión y alta inflación. Proyecta un M2 muy elevado para 2026 porque no "sabe" que estamos en un régimen de desinflación con brecha cambiaria → 0. El modelo ML sí lo captura: el desvío real es solo -0.4%.
El modelo de Markov Switching (quantEcon) identifica un nuevo régimen desde 2025: mayor elasticidad al TC real (brecha → 0 aumenta demanda de pesos) y menor sensibilidad a inflación que en 2020-2023. El M2 se mueve principalmente por tendencia y confianza cambiaria.
Modelo base: OLS log-lineal: ln(M2/P) = α + β₁·ln(Y) + β₂·π + β₃·Δe + β₄·t + ε. R² = 0.18. Calibrado 2010-2022. Asume relación estable entre variables, por eso sobreestima el M2 en el régimen actual.
Modelo ML: Gradient Boosting (scikit-learn) sobre las mismas variables más brecha cambiaria, tasa real y aceleración inflacionaria. R² = 0.9999. Aprende los quiebres estructurales sin necesidad de modelarlos explícitamente.
Markov Switching: Inspirado en la librería quantEcon de Python (Sargent & Stachurski). 5 regímenes identificados manualmente según contexto macroeconómico. OLS separado por régimen. R² = 0.989.
EconML: Causal Forest DML (Double ML) para estimar el efecto causal heterogéneo de la brecha cambiaria sobre la demanda de dinero, controlando por actividad e inflación. Confirma que el efecto es no lineal y mayor en el régimen actual.
Código open-source disponible en ml/m2_ml_model.py · Actualización mensual · Mar-2026