Prognozowanie inflacji w Polsce przy użyciu modelu Stocka i Watsona
DOI:
https://doi.org/10.12775/AUNC_ECON.2009.034Słowa kluczowe
model lokalnego poziomu, prognozowanie, inflacjaAbstrakt
W artykule przeprowadzono badania dotyczące trafności prognoz otrzymanych za pomocą modelu Stocka i Watsona. Rozważono różne postacie tego modelu i zbadano, które z nich dają możliwość uzyskania najtrafniejszej prognozy. Badania empiryczne dotyczyły inflacji w Polsce w latach 1992–2008. Ostatni rok posłużył do oceny jakości prognoz. Badania przeprowadzono na podstawie wskaźnika cen konsumenta CPI. Uzyskane wyniki nie potwierdzają jednoznacznej przewagi modelu Stocka i Watsona, w prognozowaniu inflacji, nad standardowym modelem autoregresyjnym.
Bibliografia
Bos C. (2001), Time Varying Parameter Models for Inflation and Exchange Rates, WebDOC, http://citeseer.ist.psu.edu/479611.html (2.04.2008).
Durbin J., Koopman S.J. (2001), Time Series Analysis by State Space Methods, Oxford University Press, Oxford.
Harvey A.C. (1989), Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter, Cambridge University Press, Cambridge.
Koop G. (2003), Bayesian Econometrics, John Wiley & Sons.
Koop G., Potter S. (2001), Are apparent findings of nonlinearity due to structural instability in economic time series? „The Econometrics Journal”, 4, 1, 37–55.
Kwiatkowski J. (2009), Model Stocka i Watsona oraz jego modyfikacje - analiza inflacji w Polsce, „Folia Oeconomica Cracoviensia”, w druku.
Muth J.F. (1960), Optimal properties of exponentially weighted forecasts, „Journal of the American Statistical Association”, 55, 299–306.
Osiewalski J. (2001), Ekonometria bayesowska w zastosowaniach, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.
Pellegrini, S., Ruiz E., Espasa A. (2007), The relationship between ARIMA-GARCH and unobserved component models with GARCH disturbances, wersja niepublikowana.
Pellegrini S., Ruiz E., Espasa A. (2008), ARIMA-GARCH and unobserved component models with GARCH disturbances: Are their prediction intervals different?, wersja niepublikowana.
Pipień M. (2006), Wnioskowanie bayesowskie w ekonometrii finansowej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.
Stock J.H., Watson M.W. (2007), Why has U.S. inflation become harder to forecast? „Journal of Money, Credit, and Banking”, 39, 3–33.
Stock J.H., Watson M.W. (2008), Phillips curve inflation forecasts, wersja niepublikowana.
West M., Harrison J. (1989), Bayesian Forecasting and Dynamic Models, Springer.
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
Licencja
Autorzy, których teksty zostaną przyjęte do publikacji, po uzyskaniu pozytywnych recenzji wydawniczych oraz zaakceptowaniu do publikacji przez Komitet Redakcyjny, podpisują umowę licencyjną.
Statystyki
Liczba wyświetleń i pobrań: 364
Liczba cytowań: 0