Un amplio conjunto de variables macroeconómicas ha sido sugerido como predictores de la prima de riesgo de capital en la literatura. Reconociendo la diferente predictibilidad de la prima de riesgo de capital en expansiones y recesiones, este documento propone un enfoque que combina pronósticos de la prima de riesgo de capital de modelos de regresión de dos estados utilizando un indicador técnico de acuerdo como variable de estado observable. Un ejercicio exhaustivo de evaluación de pronóstico fuera de muestra basado en funciones de pérdida estadísticas y económicas demuestra la superioridad del enfoque propuesto frente a pronósticos combinados de modelos lineales o modelos de cambio de Markov y pronósticos de métodos de aprendizaje automático como bosques aleatorios y aumento de gradiente. El aspecto parsimonioso dependiente del estado de los pronósticos de prima de riesgo ofrece grandes mejoras en la precisión de los pronósticos. Los resultados son robustos para análisis de subperíodos y diferentes niveles de aversión al riesgo de los inversores.