Анализ прогнозов профессиональных прогнозистов. Индекс потребительских цен - Предсказуемость процентных ставок и инфляции

Так как данные содержат в себе информацию и по индивидам, и по времени, то стоит оценивать панельные данные.

,

Где

-( lag(AValCPI,1)-lag(CPI3,2)) - ошибка прогнозирования реальной величины прошлого квартала

Имеющиеся ряды стационарные. Статистика Ljung-Box отрицает нулевую гипотезу, таким образом нет проблемы с зависимостью переменных между собой.

Связь инфляции и разногласия в модели pooling значима и характеризуется положительным коэффициентом, как и в модели с детерминированным индивидуальным эффектом. Модели по подвыборкам различаются между собой: уровень значимости повышается для выборки после 2002 года, коэффициент становится значимым. Корреляция с инфляцией положительная.

Анализ прогнозов профессиональных прогнозистов. Облигации.

Данные по государственным облигациям и казначейским векселям по структуре похожи на данные по индексу потребительских цен, поэтому форма моделей похожая, только вместо CPI - BOND.

Все временные ряды стационарны. В данном случае во втором периоде переменная разногласия не меняет своего значения, поэтому невозможно сравнить две подвыборки. Вместо D2Fa возьмем D2Ra.

Результаты данного анализа во многом схожи с анализом инфляции: положительная корреляция с уровнем разногласия, рост уровня значимости.

Анализ прогнозов профессиональных прогнозистов. Краткосрочные казначейские векселя.

Стационарность рядов проверена. Результаты аналогичны предыдущим пунктам.

Похожие статьи




Анализ прогнозов профессиональных прогнозистов. Индекс потребительских цен - Предсказуемость процентных ставок и инфляции

Предыдущая | Следующая