Application of vector autoregression model for Lithuanian inflation

LTInfliacija yra viena iš esminių šiuolaikinės makroekonomikos problemų. Infliacija - tai nuolatinis ir pastovus bendro kainų lygio šalyje didėjimas, dėl kurio mažėja nacionalinės valiutos vieneto perkamoji galia. Praktiškai infliacijos matai yra įvairūs kainų indeksai, tokie kaip vartotojų kainų indeksas, gamintojų kainų indeksas ar bendrojo vidaus produkto defliatorius. Tačiau dažniausiai infliacija yra apibrėžiama kaip harmonizuoto vartotojų kainų indekso (HVKI) pokytis per metus. Infliacijos procesams modeliuoti ir prognozuoti gali būti taikomi laiko eilučių modeliai, linijinės regresijos modeliai ir vektorinės autoregresijos modeliai (VAM). Straipsnyje analizuojama Lietuvos vartotojų kainų infliacija taikant modernias stacionarias laiko eilutes ir ekonometrikos teoriją. Infliacijos modeliavimui siūlomas vektorinės autoregresijos modelis. Apžvelgiami teoriniai modelio aspektai: laiko eilučių stacionarumas, modelio identifikavimas, parametrų apskaičiavimas, modelio taikymas ir prognozė. HVK indekso ir egzogeninių kintamųjų stacionarumas analizuojami taikant Papildytą Dickey-Fuler testą. Sukurtą modelį sudaro 12 lygčių. Modelis nėra tobulas, nes reikia apskaičiuoti daug parametrų, ir kai kurių lygčių apibrėžtumas yra gana žemas. Pagrindinis modelio trūkumas yra tas, kad kiekvieną kartą, kai atsiranda nauji stebėjimai ir modelis perskaičiuojamas iš naujo, kiekvienos HVKI grupės lygtis turi būti papildyta (ar sumažinta) skirtingais kintamaisiais. Modelis taikomas prognozavimui, ir jis parodo ganėtinai tikslią infliacijos prognozę ateinančiam 12 mėnesių laikotarpiui. Jį galima siūlyti ekonomistams analitikams į pagalbą kasdieniuose sprendimuose.

ENInflation is one of the crucial modern macroeconomic problems. Nowadays the issue of inflation is very relevant. Inflation is a constant and consistent increase in the general price level in the country, due to which the purchasing power of a national currency unit decreases. In practice, the measures of inflation are various price indices, such as a consumer price index (CPI), producer price index (PPI), or gross domestic product deflator. However, inflation is usually defined as a change in the HCPI over a year. Time series models, linear regression models and a vector autoregression model (VAR) can be used to model and forecast inflation processes. This paper examines Lithuanian consumer price inflation using a modern stationary time series and econometric theory. The vector autoregression model is proposed for inflation modelling. Theoretical aspects of model estimation are reviewed: time series stationarity, model identification, parameter estimation, model usage and forecasts. The stationarity of the HCPI index and exogenous variables are analyzed using the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test. A vector autoregression model of Lithuanian inflation processes is investigated and proposed for inflation modelling. The obtained model is used for forecasting purposes and shows a fairly high degree of accuracy of the inflation forecast in the coming 12- month period.