Forecasting Lithuanian economic activity: the role of confidence indicators

LTStraipsnyje nagrinėjamos šešių pasitikėjimo indeksų prognostinės savybės. Tyrime orientuojamasi į trumpojo laikotarpio sektorines ekonominio aktyvumo prognozes, stengiantis išnaudoti ankstyvą apklausų duomenų paskelbimą. Kadangi visi šeši Europos Komisijos skelbiami pasitikėjimo indeksai analizuojami kartu, tai įgalina palyginti jų savybes ir turimą naudingos informacijos kiekį. Viena iš prognozavimui svarbių pasitikėjimo indeksų savybių yra lygio kintamojo inertiškumas, kas motyvuoja analizėje atsižvelgti ne tik į indekso lygį, bet ir į jo pokyčius. Mūsų vertinimu, iš nagrinėtų pasitikėjimo indeksų, patikimiausiai ateities aktyvumo pokyčius nusako vartotojų, statybos bei bendrasis pasitikėjimo indeksai. Ar pasitikėjimo indeksai turi papildomos naudingos informacijos, kurios nėra kituose ekonominiuose rodikliuose, tyrėme pasitelkdami faktorinius modelius. Rezultatai rodo, kad tam tikro sektoriaus pasitikėjimo indeksas taip pat gali būti naudingas prognozuojant ir kitų ekonominių sektorių aktyvumą. Straipsnyje iš kitų atvejų išskyrėme vartotojų pasitikėjimo ir privataus vartojimo ryšį, kuris buvo nagrinėjamas detaliau. Mūsų nuomone, vartotojų pasitikėjimo indeksas gali būti interpretuojamas kaip atspindintis vartotojų taupymo normą.

ENThe article examines the usefulness of six sector-based confidence indicators in forecasting Lithuanian short-term sectoral economic activity. All six sentiment indicators are examined side-by-side, which allows us to compare their properties, informational content and marginal contribution in forecasting. One of the properties common to all the confidence indices is that the confidence indices’ levels are more related to annual activity changes than to quarterly changes, which motivates us to take into account as well the change in the confidence index level. We find consumer, construction, and economic sentiment indicators to be the most reliable of the six indices, while the manufacturing sentiment index was the least useful in forecasting. We assess the marginal impact of the indicators, employing factor models augmented by additional regressors. Our results also suggest that information on sentiment in one sector is useful in forecasting activity of other sectors as well. The relationship between consumer confidence and private consumption seems to be a somewhat more interesting case than the others, as the level of consumer confidence is statistically significant in regressions when other available economic information is already taken into account. Our interpretation is that the consumer confidence indicator is a proxy of a structural consumption parameter, such as marginal propensity to consume.