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En este trabajo se compara la capacidad predictiva de mediano plazo (1 a 5 años) de una variada gama de modelos de series cronológicas para el precio del cobre. El criterio de comparación es el error cuadrático medio de predicciones fuera de muestra. Entre los modelos considerados destacan medias móviles, procesos ARIMA, precios futuros, modelos no lineales ESTAR y modelos de uno, dos y tres factores (estimados mediante el filtro de Kalman) utilizados en finanzas. Se concluye que los dos modelos con mejor capacidad predictiva son el proceso autoregresivo de primer orden y el camino aleatorio. Finalmente se presenta evidencia sugiriendo que los modelos de series cronológicas entregan mejores predicciones de mediano plazo que los modelos econométricos.
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