A STOCHASTIC ESTIMATION FRAMEWORK FOR COMPONENTS OF THE SOUTH AFRICAN CONSUMER PRICE INDEX
A STOCHASTIC ESTIMATION FRAMEWORK FOR COMPONENTS OF THE SOUTH AFRICAN CONSUMER PRICE INDEX
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南非消费者价格指数组成部分的随机估计框架
DOI：
10.1111/j.1813-6982.2009.01214.x
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发表时间：
2009
影响因子：
1.3
通讯作者：
Aron J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Aron J
在南非的通货膨胀目标制下，重要的是监测和预测价格的变化，不仅是对消费者价格指数的总体衡量，而且是对其基本子成分的监测和预测。关于政策和冲击的部门传递的假设往往比关于总体传递的假设更具体。这项研究采用了一个随机框架来估计四个季度前丰富指定的均衡修正模型，用于消费者价格指数CPIX的第一个目标指标的10个子组成部分。卡尔曼滤波器估计的随机趋势，并解释为捕捉结构性突变和制度性变化，预测失败的常见原因。这些趋势表明，设计确定性的分裂趋势用于递归预测模型，以更准确地预测总体通货膨胀。这项研究也有实际用途的货币政策，允许识别部门来源的通货膨胀。
Under inflation targeting in South Africa, it is important to monitor and forecast changes in prices, not only for aggregate measures of the consumer price index, but also its underlying sub‐components. Hypotheses about sectoral transmission of policy and shocks are often more specific than hypotheses about overall transmission. This study employs a stochastic framework to estimate richly specified equilibrium correction models, four‐quarters‐ahead, for the 10 sub‐components of the first targeted measure of the consumer price index, CPIX. The stochastic trends are estimated by the Kalman filter, and interpreted as capturing structural breaks and institutional change, a frequent cause of forecast failure. The trends suggest the design of deterministic split trends for use in recursive forecasting models, towards more accurate overall inflation forecasting. This research also has practical use for monetary policy in allowing identification of sectoral sources of inflation.
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