La inflación de alimentos es un agente macroeconómico de notable impacto en el costo de vida de los ciudadanos y en el acercamiento a la toma decisiones de las entidades que inciden en política monetaria. Por tanto, resulta de interés tener la capacidad de, con razonable grado de certeza, obtener información relevante de la variación en los precios de los alimentos. Por otro lado, el SIPSA (dependencia del DANE) es el ente gubernamental encargado de recopilar los precios con los que se comercializan los productos en las centrales de abasto del país. En el presente trabajo, se aborda el problema de aportar a la predicción de la inflación de alimentos a partir de un índice SIPSA propuesto por los autores. Se abordan tres metodologías para tal fin. A saber: modelos auto regresivos integrados de medias móviles estacionales con variables exógenas (SARIMAX), modelos vectoriales estructurales auto regresivos (SVAR) y modelos vectoriales de corrección de errores (VECM). Nuestros resultados indican que las variaciones del SIPSA explican alrededor del 40% de la variabilidad de la inflación de alimentos, además de la relación en el corto y largo plazo. La creación y el uso de tales indicadores, pueden convertirse en herramientas ideales para la planeación y la gestión de estrategias de inversión de portafolio con miras a la tecnificación de las propuestas de inversión en elmercado de capitales.