This paper compares forecasts of Brazilian monthly inflation rate generated from different linear and nonlinear time series and Phillips’ curve models. In general, the nonlinear models had a better performance. The VAR model produced the smallest mean square forecast error (MSE) among linear models, while overall best forecasts were generated by the extended Phillips curve with a threshold effect, which presented a 20% smaller MSE than the VAR model. The Diebold e Mariano (1995) test indicated a significant difference between forecasts generated from the VAR and the expanded Phillips curve with a threshold.Este trabalho compara previsões da taxa de inflação mensal brasileira a partir de diferentes modelos ineares e não lineares de séries temporais e da curva de Phillips. Em geral, os modelos não lineares apresentaram um melhor desempenho preditivo. Um modelo VAR produziu o menor erro quadrático médio de previsão (EQM) entre os modelos lineares, enquanto as melhores previsões, entre todos os modelos, foram geradas pela curva de Phillips ampliada com threshold, a qual apresentou um EQM 20% menor do que a do modelo VAR. Essa diferença é significante de acordo com o teste de Diebold e Mariano (1995).