Where does structure help? A retrospective benchmark of municipal and grade-level school enrollment forecasts in Colombia, with a preregistered prospective test
Year: 2026
Type: preprint
Abstract: Falling births are shrinking Colombian school enrollment, and decisions on teachers and school places are taken by municipality and grade. Using Ministry of Education data for 1,120 municipalities (2010-2025) truncated at four forecast origins (2015-2021), we compared a cohort-component engine with persistence, a constant-rate cohort rule and a linear trend at four levels of aggregation. For enrollment-weighted totals, structure added little: beyond one year the constant-rate rule matched or beat the engine by department and municipality, and nationally persistence beat it from two years on. The engine’s advantage lay elsewhere. At five years its municipal forecasts were almost unbiased (mean signed error -1.5 %, against +3.9 % for the constant-rate rule and +6.2 % for persistence), and in municipalities with fewer than 5,000 students it was the most accurate. By municipality and grade, an exploratory analysis added after the aggregate results found it 26 % more accurate than the constant-rate rule at one year and 5 % at five, mostly in grades fed by the previous grade. Seven forecasts for 2026-2028 were frozen and registered; a revision will report them.Resumen: La caída de los nacimientos reduce la matrícula escolar en Colombia, y las decisiones sobre docentes y cupos se toman por municipio y grado. Con datos del Ministerio de Educación para 1.120 municipios (2010-2025), truncados en cuatro orígenes (2015-2021), comparamos un motor de componentes de cohorte con la persistencia, una regla de tasa constante y una tendencia lineal en cuatro niveles de agregación. En totales ponderados por matrícula, la estructura aportó poco: desde el segundo año, la tasa constante igualó o superó al motor por departamento y municipio, y en el país la persistencia lo superó. La ventaja del motor estuvo en otra parte: a cinco años, sus pronósticos municipales casi no tuvieron sesgo (error medio con signo: -1,5 %, frente a +3,9 % de la tasa constante y +6,2 % de la persistencia) y fue el más exacto en municipios de menos de 5.000 alumnos. Por municipio y grado, un análisis exploratorio posterior a los resultados agregados lo encontró 26 % más exacto que la tasa constante a un año y 5 % a cinco, sobre todo en los grados que reciben alumnos del grado anterior. Siete pronósticos para 2026-2028 se congelaron y registraron; una revisión informará sus resultados.
Source: EdArXiv (OSF Preprints)
Author: Guillermo Andres Salcedo Solano
Language: English
Field: Decision Sciences
Domain: Social Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7225452897