Анализ потребительских прогнозов инфляции - Предсказуемость процентных ставок и инфляции

Исходя из того, что данные потребительских прогнозов являются агрегированными, для оценки предсказуемости оценим следующую модель. Уровень инфляции в периоде time=t был спрогнозирован в t-12, поскольку так звучит вопрос, заданный респонденту. Модель в данном пункте будет оцениваться с помощью метода наименьших квадратов:

Временной ряд с историческими значениями инфляции не является стационарным согласно расширенному тесту Дики-Фуллера, однако порядок интеграции первый.

Для того, чтобы оценить действительно ли публикация влияент на предсказуемость необходимо поделить общий период данных на два субпериода: октябрь 1988 - декабрь 2001 и январь 2002 - январь 2006 года.

Для более корректной оценки модели необходимо узнать оптимальное число лагов ошибки прогноза, которые необходимо включить. Для этого по информационному критерию Акаике достаточно сравнить три модели: в первой только один лаг, во второй - два, в третьей - три. Минимальное значение критерия во второй модели.

Коэффициент перед показателем разногласия в регрессии не значим (p-value= 0.73541) и корреляция, посчитанная по методу Пирсена отсутствует, а модель значима (p-value: 0.0006373). После разбиения выборки на две подвыборки было построено еще две модели в соответствии с данными выборками. В модели для периода до 2002 года коэффициент перед показателем разногласия значим на 10% уровне, как и в модели для периода после 2002 года, однако p-value для второй модели обладает уже большим значением. Интересно, что знак коэффициента в двух моделях разный: в первой - отрицательный, во второй - положительный.

Если установлена ставка ниже, чем необходимо по мнению несогласившихся членов, то уровень инфляции ожидаемо возрастет, в случае если индивиды очень рано получают данную информацию, то есть после 2002 года. Если уже прошло время, они ожидают, что на том заседании, которое было до публикации разногласия, те, кто в тот раз был недоволен решением и не смог повлиять, в этот раз проголосуют в пользу сдерживания монетарной политики, вследствии чего уровень инфляции может снизиться.

Корреляция, посчитанная по методу Пирсена, является значимой в первой модели на уровне 5%, а во второй только на уровне 10%.

Так же, как и в предыдущем случае, необходимо разделить выборку на две части: октябрь 1988 - декабрь 2001 и январь 2002 - январь 2006 года.

Модель для первого периода обладает большим показателем псевдо-R2, посчитанного по МакФаддену, чем модель для второго периода. Коэффициенты не значимы, но p-value выше для коэффициента при разногласиях для второй модели.

Корреляция не значима по Пирсену между разногласием и изменением ставки.

Похожие статьи




Анализ потребительских прогнозов инфляции - Предсказуемость процентных ставок и инфляции

Предыдущая | Следующая