O Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) possui o objetivo de medir a taxa de inflação com base em uma cesta de produtos e serviços comercializados no varejo, que representam o consumo pessoal das famílias. Permanecer atualizado acerca dos índices econômicos é de suma importância para compreender as tendências e a situação da economia brasileira. Esses índices oferecem dados relevantes sobre a inflação, o desempenho do setor produtivo, a variação dos preços e a renda das famílias, entre outros aspectos essenciais. Estar informado sobre tais métricas possibilita uma visão abrangente do cenário econômico do país. Dada a importância do IPCA, o objetivo deste trabalho é prever os futuros valores desse índice utilizando combinações de previsões. Os modelos base utilizados são o SARIMA, os Modelos de Suavização Exponencial e Holt-Winters, totalizando seis modelos ajustados. Para a obtenção de previsões mais precisas, foram aplicados métodos de combinações de previsões, incluindo a média aritmética simples, a variância mínima e a regressões linear (OLS) e robusta (LAD). Para avaliar a acurácia das previsões e alcançar o objetivo proposto, foram utilizadas as seguintes medidas de desempenho: RSME, MAPE e MAE. Com base nas medidas de acurácia três combinações foram selecionadas, para as quais foram calculadas as previsões para o ano de 2023: combinação por mínimos quadrados e robusta utilizando seis modelos e a regressão robusta utilizando os modelos SARIMA, Holt-Winters Aditivo e Holt-Winters Multiplicativo com fator de amortecimento.