Книги
Does CPI disaggregation improve inflation forecast accuracy?
-
Улучшает ли учет компонентов ИПЦ качество прогнозов инфляции?Издание 2023 г.
Книги
Does CPI disaggregation improve inflation forecast accuracy?
Kramkov, V. Does CPI disaggregation improve inflation forecast accuracy? / V. Kramkov; The Central Bank of the Russian Federation, Volga-Vyatka Main Branch. — Moscow : Bank of Russia, march 2023. — 30 p.: il.. — (Working Paper Series; # 112). — References: p. 25-27.
-
Улучшает ли учет компонентов ИПЦ качество прогнозов инфляции?Издание 2023 г.
Аннотация
Using the panel data of Russian regions for the period from 2010 to 2021 we partially confirm the usefulness of a disaggregated approach. Individual modelling of the short-term price dynamics of individual commodity groups is ahead in terms of accuracy of the overall inflation model, including standard benchmark models, but only under certain conditions. First, it is necessary to include the factors of trend inflation in the models, which helps to separate the trend inflation acceleration/deceleration from short-term idiosyncratic fluctuations. Secondly, the models should have the property of inflation convergence to its long-term level, determined by the Bank of Russia's goal. Under these conditions, the disaggregated approach gives a more accurate forecast on short horizons than the aggregated one and a forecast of comparable to non-structural models’ accuracy on longer ones.
Ключевые слова
- #английский язык
- #волго-вятское гу
- #данные
- #издания банка россии
- #индекс потребительских цен
- #инфляционные ожидания
- #инфляция
- #исследования
- #исследовательская деятельность
- #показатели инфляции
- #показатели экономические
- #прогнозные модели
- #работы сотрудников территориальных учреждений
- #россия
- #уровень инфляции
- #шоки
- #эконометрика
- #эконометрические методы
- #эконометрические модели
- #экономика
-
УДК:330.43
-
DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Крамков, В. Улучшает ли учет компонентов ИПЦ качество прогнозов инфляции? / В. Крамков. — Москва : Банк России, март 2023. — 32 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 112).
- 2. Габов, М.А. Сравнительный анализ моделей прогнозирования региональной инфляции / М. А. Габов, Т. В. Букина, Д. В. Кашин // Журнал Новой экономической ассоциации. — Москва, 2025 — N 4. — С.87-117.
- 3. Малюгин, В. Модели по данным смешанной частоты и их применение для наукастинга и причинного анализа индексов цен / В. Малюгин // Банковский вестник. — Минск, 2025 — N 8. — С.22-36.
- 4. The Oxford handbook of Bayesian econometrics / editors: J. Geweke [et al.]. — Oxford : Oxford University Press, 2011. — XI, 558 p.. — ISBN 978-0-19-955908-4.
- 5. Handbook of econometrics / editors: S. N. Durlauf [et al.]. — Amsterdam : Elsevier, 2020. — 576 p.. — (Handbooks in Economics). — ISBN 978-0-444-63649-2.
- 6. Handbook of Econometrics / Ed. J.J. Heckman, Ed. E. Leamer. — Amsterdam : Elsevier, 2007. — 3845-4776 p.. — (Handbooks in Economics. 2).
- 7. Handbook of econometrics / editors: Z. Griliches, M. D. Intriligator. — Amsterdam : Elsevier, 2006. — P. 773-1461. — (Handbook in economics. № 2).
- 8. Handbook of econometrics / editor: Z. Griliches, M. D. Intriligator. — Amsterdam : Elsevier, 2005. — P. 1462-2110. — (Handbook in economics. № 2).
- 9. Handbook of Econometrics / Ed. J.J. Heckman, Ed. E. Leamer. — Amsterdam : Elsevier, 2007. — 4779-5752 p.. — (Handbooks in Economics. 2).
- 10. Притчина, Л.С. Эконометрика / Л. С. Притчина, Ю. А. Кавин. — Москва : КноРус, 2023. — 382 с.. — (Бакалавриат). — ISBN 978-5-406-09603-1.
Отзывы читателей
0