Forecasting Lithuanian inflation

Link to:
Collection:
Mokslo publikacijos / Scientific publications
Document Type:
Knygos / Books
Language:
Anglų kalba / English
Title:
Forecasting Lithuanian inflation
Authors:
Stakėnas, Julius
Publication Data:
Vilnius : Lietuvos bankas, 2015.
Pages:
43 p
Series:
Working Paper Series; 17
Contents:
Introduction — 1. Inflation forecasting model — 1.1. Mark-up model — 1.2. Supplementary methods — 2. Combining forecasts of disaggregates vs. forecasting the aggregate — 2.1. Data generating process — 2.2. Aggregation of HICP components — 2.3. Forecast error decomposition — 2.4. Comparison of forecasting errors — 2.5. Forecasting in the presence of time-varying weights — 3. The data — 4. Estimates of the model — 4.1. Administered and quasi-administered prices — 4.2. Unprocessed food — 4.3. Processed food — 4.4. Non-energy industrial goods — 4.5. Services — 4.6. Energy — 5. Out-of-sample forecasting exercise — 5.1. Setting of the exercise — 5.2. Benchmark model — 5.3. Few competing forecasting models — 5.4. Results of the exercise — 5.5. Impact of disaggregation on service and goods indices — 6. Conclusions — References.
Subject Category:
LT
Ekonominė analizė. Prognozavimas / Economic analysis. Forecasting; Ekonominė padėtis / Economic conditions; Kainos / Prices.
Summary / Abstract:

LTStraipsnyje pristatomas trumpojo laikotarpio Lietuvos vartotojų kainų infliacijos sudedamųjų dalių prognozavimo modelis. Modelį sudaro vienmačių, daugiausiai pagrįstų firmų antkainio kainodara, lygčių rinkinys. Kadangi pradinius naudojamus vartotojų kainų duomenis sudaro 92 kainų eilutės, straipsnyje didelis dėmesys skiriamas pasirinkimui tarp prognozių agregavimo ir agreguoto rodiklio prognozavimo. Prognozuojant maisto kainų indeksus atskirai, svarbią vietą tarp regresorių užima tarptautininės žaliavų kainos, padedančios aprašyti tarptautinių kainų įtaką Lietuvos vartotojų kainoms. Viena svarbiausių tyrimo dalių yra pseudo realaus laiko prognozavimo pratimas, kurį atlikę nustatėme, kad mūsų siūlomas modelis generavo tiksliausias prognozes iš nagrinėtų VARX, faktorinio ir įvairių kontrolinių modelių specifikacijų. Raktiniai žodžiai: infliacija, prognozių agregavimas, prognozių kryžminė patikra.

ENThe paper presents a short-term Lithuanian inflation forecasting model for predicting monthly inflation of 5 main HICP subgroups. We model inflation employing a set of univariate equations, which are mainly based on firms’ mark-up pricing. We make use of disaggregate HICP data, consisting of 92 price series, which naturally evokes discussion of potential pros and cons of forecasting disaggregate series vs. forecasting an aggregate. Besides exploring potential gains of using disaggregate data, we are also interested in the international commodity prices transmission mechanism, which we implement employing a distributed lag model. To examine the performance of model’s forecasts, we employ a recursive pseudo real-time out-of–sample forecasting exercise, generating inflation forecasts up to 15 months ahead. We find that our suggested set of univariate equations produce more accurate forecasts than the competing factor model, VARX model and various benchmark models for all 5 HICP subgroups. Keywords: inflation, forecast aggregation, forecast cross-validation.

Subject:
Ekonomika / Economics
Permalink:
https://www.lituanistika.lt/content/100833
Updated:
2026-02-25 13:41:07
Metrics:
Views: 36    Downloads: 1
Export:
Download