The necessity of improving the forecasts accuracy grew in the context of actual economic crisis, but few researchers were interested till now in finding out some empirical strategies to improve their predictions. In this article, for the inflation rate forecasts on the horizon 2010-2012, we proved that the one-step-ahead forecasts based on updated AR(2) models for Romania and ARMA(1,1) models for Bulgaria could be substantially improved by generating new predictions using Monte Carlo method and bootstrap technique to simulate the models' coefficients. In this article we introduced a new methodology of constructing the forecasts, by using the limits of the bias-corrected-accelerated bootstrap intervals for the initial data series of the variable to predict. After evaluating the accuracy of the new forecasts, we found out that all the proposed strategies improved the initial AR(2) and ARMA(1,1) forecasts. These techniques also improved the predictions of experts in forecasting made for Romania and the forecasts of the European Commission made for Bulgaria. Our own method based on the lower limits of BCA intervals generated the best forecasts. In the forecasting process based on ARMA models the uncertainty analysis was introduced, by calculating, under the hypothesis of normal distribution, the probability that the predicted value exceeds a critical value. For 2013 in both countries we anticipate a decrease in the degree of uncertainty for annual inflation rate. || La necesidad de mejorar la precisión de las previsiones ha crecido en el contexto de crisis económica actual, pero son pocos los investigadores que se habían interesado hasta ahora por la búsqueda de estrategias empíricas para mejorar sus predicciones. En este artículo, a través de las previsiones de la tasa de inflación en el horizonte 2010-2012, hemos podido comprobar que las previsiones de un solo paso adelante sobre la base de modelos actualizados AR(2) para Rumanía y ARMA(1,1) para Bulgaria podrían mejorarse sustancialmente mediante la generación de nuevas predicciones utilizando el método de Monte Carlo y la técnica bootstrap para simular los coeficientes de los modelos. Así, en este trabajo presentamos una nueva metodología para la construcción de las previsiones mediante el uso de los límites de los intervalos de rutina de carga de polarización -corrección acelerada para la serie inicial de los datos de la variable a predecir-. Después de evaluar la exactitud de los nuevos pronósticos, encontramos que todas las estrategias propuestas mejoraron los pronósticos iniciales de AR(2) y ARMA(1,1). Estas técnicas también mejoraron las predicciones de dos comisiones de expertos en previsión hechas para Rumanía, así como las previsiones de la Comisión Europea hechas para Bulgaria. Nuestro propio método basado en los límites inferiores de los intervalos de BCA generó los mejores pronósticos. En el proceso de predicción basado en modelos ARMA se introdujo el análisis de incertidumbre, mediante el cálculo, bajo la hipótesis de distribución normal, de la probabilidad de que el valor predicho excediese un valor crítico. Para 2013 anticipamos en ambos países una disminución en el grado de incertidumbre para la tasa de inflación anual.
