El presente trabajo hace una evaluación ex post de la precisión de las proyecciones de un conjunto de modelos de corto plazo para el Índice de Precios al Consumidor (IPC), el Índice de Precios al por Mayor (IPM) y el crecimiento del Producto Real (PBI) utilizando una muestra reciente de datos de Perú. Se busca determinar si la incorporación de información desagregada a nivel de rubros componentes mejora la precisión de estos modelos. Las proyecciones de corto plazo forman parte integral de un sistema de proyección puesto que suelen servir como "punto de partida" en las proyecciones que se realizan utilizando modelos estructurales. En ese sentido contar con predicciones de corto plazo más precisas ayuda a minimizar los errores de predicción de los modelos de mediano plazo. Se encuentra que utilizando información desagregada la precisión de las proyecciones del IPC mejora en el muy corto plazo pero no la de las proyecciones del IPM y del PBI para el mismo horizonte temporal, aún cuando se consideran modelos con parámetros cambiantes en el tiempo para el caso del IPM. Finalmente, para horizontes de proyección mayores a 12 meses no es posible mejorar la precisión de las proyecciones de los tres agregados utilizando información desagregada. Estos resultados están condicionados al valor informativo del agregado y a los niveles de desagregación utilizados.