En los bancos centrales se suele utilizar modelos no estructurales y semi-estructurales para predecir diversas variables, especialmente la inflación, cuyo control es su principal objetivo. El Sistema de Predicción Desagregada (SPD) es un conjunto de modelos SparseVAR no estructurales usados para predecir la inflación IPC y el crecimiento del PBI en el corto plazo. A pesar de que estos modelos logran protecciones de inflación precisión creciente debido a su parsimonia (Barrera(2005)), los estimadores de sus parámetros son sensibles a la presencia de observaciones fuera de patrón previamente establecido (outliers). El trabajo propone un procedimiento robusto multi-ecuacional para ellos y evalúa la ganancia en precisión para una muestra reciente que incluye una secuencia de outliers. Los resultados indican que las proyecciones de inflación IPC de la versión robusta de todos los modelos SparseVAR robustos logran mejorar la precisión para horizontes intermedios respecto a su versión no robusta. Sin embargo, el modelo cuyas proyecciones de inflación no subyacente IPC resultan menos sensibles ante la presencia de esta secuencia de outliers es la versión no robusta de aquél que considera la información del agregado de inflación IPC como la más relevante en todos los componentes, lo que se explicarían por una tendencia a fijar precios asignando temporalmente un mayor peso a la inflación IPC durante periodos típicamente inciertos.