Variación mensual, interanual y acumulada

1 · Las tres

Variación	Compara con	Fórmula
Mensual	el mes anterior	$I_t / I_{t-1} - 1$
Interanual	el mismo mes del año anterior	$I_t / I_{t-12} - 1$
Acumulada	diciembre del año anterior	$I_t / I_{\text{dic}} - 1$

Para el IPC de julio de 2026, las tres a la vez:

Variación	Valor
Mensual	2,11 %
Interanual	33,83 %
Acumulada del año	19,32 %

4:01

2 · Qué aporta cada una

Mensual. La más reciente y la más volátil. Sirve para detectar cambios de tendencia rápido, pero incluye toda la estacionalidad y todo el ruido.

Interanual. Compara meses iguales, así que elimina la estacionalidad sin calcular nada. Es estable, pero tarda en reflejar los cambios: incorpora lo que pasó hasta doce meses atrás.

Acumulada. Útil dentro del año calendario, e inútil para comparar entre años: en enero siempre es chica y en diciembre siempre es grande.

3 · La interanual son doce mensuales encadenadas

No son tres cuentas independientes. La interanual es exactamente el encadenamiento de las últimas doce variaciones mensuales:

$$1 + v_{\text{i.a.}} = \prod_{k=0}^{11} (1 + v_{t-k})$$

Con los datos de julio de 2026, el producto de las doce mensuales da 0,3383, que es la interanual al cuarto decimal. No puede ser de otra manera.

Lo que eso produce en la práctica, con el IPC de los últimos años:

Mes	Mensual	Interanual
Enero de 2024	20,61 %	254,2 %
Julio de 2024	4,03 %	263,4 %
Enero de 2025	2,21 %	84,5 %
Julio de 2025	1,90 %	36,6 %
Julio de 2026	2,11 %	33,8 %

4 · Efecto base y arrastre estadístico

Son dos cosas distintas que se nombran parecido y conviene separar.

Efecto base. La interanual de hoy depende de lo que pasó hace doce meses, que está en el denominador. Si hace un año hubo un salto, la interanual de hoy baja aunque este mes no haya pasado nada. Es el fenómeno de la tabla de arriba, visto desde el otro lado.

Arrastre estadístico. Es lo que un año le deja heredado al siguiente: la variación que tendría el año próximo si los precios se congelaran en el nivel del último dato.

$$\text{arrastre} = \frac{I_{\text{dic}}}{\bar{I}_{\text{año}}} - 1$$

El cálculo para 2026
Índice de diciembre de 2025	10.121,4
Promedio del año 2025	8.966,2
Arrastre heredado	12,9 %

Es el número que explica por qué un año puede cerrar con una inflación promedio alta y una inflación diciembre-diciembre baja, y por qué las proyecciones se publican aclarando cuál de las dos están proyectando.

5 · Las mensuales no se suman

Es el error aritmético más frecuente del tema.

$$(1 + v_1)(1 + v_2) \cdots (1 + v_{12}) - 1$$

Con 2 % mensual durante doce meses:

Método	Resultado
Sumando	24,0 %
Multiplicando	26,8 %

La diferencia crece con la magnitud: con 5 % mensual, sumar da 60 % y multiplicar da 79,6 %.

6 · Pasar de mensual a anual y al revés

Las dos conversiones son raíces y potencias, nunca divisiones ni multiplicaciones por doce.

De anual a mensual equivalente:

$$v_{\text{mes}} = (1 + v_{\text{año}})^{1/12} - 1$$

Con 33,83 % anual, la mensual equivalente es 2,46 %, no 2,82 % —que sería dividir por 12—. Es una media geométrica.

De mensual a anualizada:

$$v_{\text{anualizada}} = (1 + v_{\text{mes}})^{12} - 1$$

El 2,11 % de julio de 2026, sostenido doce meses, daría 28,5 % anual.

7 · La acumulada y cómo se compara

La acumulada del año solo se compara contra el mismo mes de otros años. Así comparada, es la más limpia de las tres para responder “cómo viene el año”:

Acumulado a julio de…
2023	60,2 %
2024	87,0 %
2025	17,3 %
2026	19,3 %

8 · Cuál usar según la pregunta

Pregunta	Variación
¿Qué pasó este mes?	mensual
¿Cómo viene el año?	acumulada, contra el mismo mes de otro año
¿Cómo estamos respecto de hace un año?	interanual
¿Cambió la tendencia?	mensual desestacionalizada, o media móvil
¿Cuál fue la inflación de 2025?	dic-dic, o promedio anual
¿Cuánto hay heredado para el año que viene?	arrastre

9 · Errores frecuentes

• Sumar variaciones mensuales.
• Dividir la anual por 12 para obtener la mensual.
• Comparar variaciones acumuladas de meses distintos del año.
• Confundir la interanual con la acumulada.
• No aclarar cuál se está informando.
• Leer un cambio de tendencia en la interanual, que tarda hasta doce meses en mostrarlo.
• Comparar meses consecutivos en una serie estacional sin desestacionalizar.
• Ignorar el arrastre al proyectar el año siguiente.
• Mezclar dic-dic con promedio anual en la misma tabla.

10 · En el software

# R
d$mensual <- d$indice / dplyr::lag(d$indice) - 1
d$interanual <- d$indice / dplyr::lag(d$indice, 12) - 1

# Acumulada del año
dic <- d$indice[d$mes == 12 & d$anio == anio - 1]
d$acumulada <- d$indice / dic - 1

# Arrastre que un año le deja al siguiente
indice_dic / mean(indice_del_anio) - 1

# Encadenar variaciones correctamente
prod(1 + variaciones) - 1

# Python
d['mensual'] = d.indice.pct_change()
d['interanual'] = d.indice.pct_change(12)
(1 + variaciones).prod() - 1

# Anualizar una mensual
(1 + d.mensual) ** 12 - 1

@misc{estadistica_ar_variacion_interanual_mensual_acumulada,
  author       = {Montivero, Jorge Luis},
  title        = {{Variación mensual, interanual y acumulada}},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://estadistica.ar/conceptos/variacion-interanual-mensual-acumulada}},
  note         = {estadistica.ar. Consultado el \today},
  urldate      = {2026-09-25}
}