La estructura jerarquica del Indice Precios al Consumidor (IPC) Colombia permite calcular la inflacion como una combinacion lineal sus subcomponentes. Nuestra aproximacion implica emplear modelos SARIMA para pronosticar cada componente del IPC y crear un pronostico la inflacioon como una combinacion lineal los pronosticos individuales; es decir, una aproximacion de abajo hacia arriba. Se evalua el desempeno fuera muestra los pronosticos para el siguiente mes 12 metodos que emplean una aproximacion de abajo hacia arriba. Estos metodos son comparados con un pronostico agregado la inflacion empleando un modelo SARIMA para el IPC total. Nuestros resultados muestran que emplear un metodo de abajo hacia arriba para pronosticar la inflacion del siguiente mes tiene un mejor comportamiento que emplear un modelo SARIMA agregado. ------------------------------------ The hierarchical structure of the Colombian Consumer Price Index (CPI) makes possible to calculate inflation as a linear combination of its subcomponents. We use SARIMA models to forecast each component of CPI and construct an forecast of inflation using a lineal combination of the forecasts of these components, i.e. a bottom to top approach. In this paper, we asses the out-of-sample performance of the one-step ahead forecast of 12 bottom to top methodologies. These methods are compared with an aggregate forecast using a SARIMA model. Our results show that a bottom to top method to forecast inflation outperforms an aggregate approach for the case of monthly inflation in Colombia.