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CPI分类的共同因素与通货膨胀预测

作者

上市的:
  • 赛义德·马赫迪·巴拉科钦

    (谢里夫理工大学)

  • 赛义德·巴亚特

    (伊朗伊斯兰共和国中央银行货币银行研究所)

  • 卡拉米,胡曼

    (伊朗伊斯兰共和国中央银行货币银行研究所)

摘要

在本文中,我们研究了在预测模型中加入CPI亚总量的共同因素是否会提高通货膨胀预测的准确性。我们通过静态和动态因子模型提取因子,然后将其嵌入ARMA和VAR模型。利用伊朗CPI及其次级总量的季度数据,对模型进行了1990:2至2008:2的估计,并对2008:3至2012:1进行了样本外预测。结果表明,在大多数情况下,包含CPI亚总量公共因子的模型的性能优于作为基准模型之一的自回归模型。但是,仅在两步前的水平上,因子模型的性能显著优于基准模型。此外,FAVAR在预测通货膨胀方面也优于其他因子模型。

建议引用

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  • 手柄:RePEc:mbr:jmonec:v:8:y:2013:i:4:p:1-17
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    预测;通货膨胀;CPI子集合;因子模型;ARMAX公司;FAVAR公司;
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    • C32号机组-数学与定量方法——多重或联立方程模型;多变量时间序列模型;动态分位数回归;动态治疗效果模型;扩散过程;状态空间模型
    • 第53页-数学和定量方法——计量经济建模——预测和预测模型;模拟方法
    • E31型-宏观经济学和货币经济学——价格、商业波动和周期——价格水平;通货膨胀;通货紧缩

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