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IPC Argentina — índice compuesto de precios

Serie analítica que enlaza índices de precios provinciales y nacionales para construir una trayectoria mensual comparable desde 2000.

Estado: mantenimiento. El último cambio automático visible en los artefactos es del 15 de julio de 2025. Este repositorio no debe interpretarse como una fuente actualizada a 2026.

Resultado principal

Los productos derivados se encuentran en data/info/:

  • indice_precios_M.csv: índice y variación mensual;
  • indice_precios_d.csv: interpolación diaria del índice;
  • indice_precios_Q.csv: agregación trimestral;
  • figuras/: visualizaciones derivadas.

El archivo mensual actualmente versionado contiene valores hasta diciembre de 2025. Las filas de agosto a diciembre repiten la misma tasa mensual y corresponden al mecanismo de proyección descrito por el proyecto; no son observaciones oficiales mensuales. La fecha exacta de corte de los insumos observados debe verificarse antes de utilizar la serie.

Fuentes y construcción

La serie combina, según disponibilidad temporal:

  • INDEC histórico, hasta 2007;
  • INDEC moderno, desde diciembre de 2016;
  • IPC de CABA;
  • IPC de Córdoba;
  • IPC de San Luis.

El pipeline alinea las series por fecha, calcula variaciones mensuales, ajusta diferencias de base en escala logarítmica y construye un índice combinado normalizado a enero de 2016 = 100.

Uso rápido

Para usar el snapshot comprometido en el repositorio:

import pandas as pd

ipc = pd.read_csv(
    "data/info/indice_precios_M.csv",
    parse_dates=[0],
    index_col=0,
)
print(ipc.tail())

Para intentar regenerar los datos y las figuras:

python computarInflacion.py

La regeneración depende de fuentes externas y de un entorno Python que no fue revalidado en esta actualización del README.

Verificación de frescura

El estado declarado del snapshot vive en DATA_STATUS.json. Se puede comprobar sin acceso a red con:

python scripts/verify_snapshot.py

La verificación confirma el corte del archivo comprometido y la frontera entre observaciones y meses proyectados. No prueba que las fuentes externas sigan disponibles ni que el workflow diario esté funcionando.

Una regeneración válida debe actualizar primero DATA_STATUS.json con evidencia del nuevo corte observado y de la ejecución exitosa.

Interpretación correcta

Esta serie es un artefacto analítico, no el IPC oficial de una jurisdicción. Antes de utilizarla:

  1. separar períodos observados de períodos proyectados;
  2. verificar la disponibilidad y metodología de cada fuente;
  3. revisar cambios de base y cobertura;
  4. registrar el commit y el archivo exactos utilizados.

La versión diaria es una interpolación de observaciones mensuales; no representa relevamientos diarios.

Alcance de mantenimiento

Una revisión anual debería comprobar fuentes, fecha de corte, ejecución del pipeline y coherencia entre CSV y figuras. Hasta completar esa revisión, citar la serie como snapshot versionado y no como indicador corriente.

Contratos de linaje

La lista de familias de productos separa fuentes observadas, compuestos, interpolaciones y proyecciones. El grafo de transformación, el contrato de release, la investigación monetaria EPH y las decisiones pendientes son evidencia de preparación: no cambian la serie ni garantizan datos recientes.

Cita

Iglesias, M. (2021–). IPC-Argentina. Repositorio de GitHub.

La metodología se inspira en Zack, Schteingart y Favata, “Pobreza e indigencia en Argentina: construcción de una serie completa y metodológicamente homogénea”.

About

IPC-Argentina: Índice de Precios al Consumidor de Argentina. Serie de tiempo promedio de San Luis, Córdoba, CABA e INDEC. Actualizado diariamente. Análisis y visualización de la inflación mensual y cambio de precios en el último año.

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