Projekt - prognoza inflacji na kolejne 12 miesięcy.docx

Marta Stępień, Samborska Anna, Starzyńska Paulina

Prognoza inflacji na kolejne 12 miesięcy w celu oceny tendencji inflacyjnych w polskiej gospodarce

CPI należy do najważniejszych wskaźników ekonomicznych, głównie dlatego, iż wiele innych wskaźników ekonomicznych jest określanych w dużym stopniu w oparciu o ten wskaźnik. Publikacja CPI pozwala odpowiedzieć na wiele istotnych kwestii dotyczących poziomów wielu innych wskaźników i danych makroekonomicznych. Właśnie z tych względów publikacja CPI ma niezwykle istotny, często kluczowy wpływ na rozwój wydarzeń praktycznie na wszystkich rodzajach rynków finansowych a przede wszystkim na rynkach akcji i długu. Inwestorzy często opierają swoje oczekiwania co do dalszych posunięć banków centralnych w zakresie polityki pieniężnej. Wynika to z faktu, iż z procesem systematycznego wzrostu cen związane są koszty. Tak więc, mierząc inflację, jesteśmy w stanie oszacować koszty z nią związane i, w miarę możliwości i potrzeb, starać się je redukować. Podsumowując CPI należy do wskaźników, na których publikację trzeba zwrócić szczególną uwagę.

Celem naszego projektu jest zaprognozowanie inflacji na kolejne 12 miesięcy, liczonej na podstawie prognoz wskaźnika cen towarów i usług konsumpcyjnych CPI (okres poprzedni = 100).

Opisywany przez nas rynek cen dóbr i usług konsumpcyjnych charakteryzuje w szczególności występowaniem nadwyżki zagregowanego popytu nad zagregowaną podażą. Dlatego też strukturę prezentowanego przez nas modelu oparłyśmy na teorii popytowej inflacji, która zakłada, że wzrost popytu powoduje zachwianie równowagi między popytem a podażą ( powstanie luki inflacyjnej) i prowadzi do wzrostu cen doprowadzając równocześnie do wzrostu produkcji i spadku bezrobocia.

Dane:

Do oszacowania modelu wykorzystałyśmy dane miesięczne z okresu od stycznia 2002 do marca 2011 roku, czyli po 111 obserwacji dla każdej zmiennej. Dane te pochodzą z elektronicznych publikacji GUS oraz NBP.

Naszą zmienną objaśnianą jest: CPI - wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych; powstaje poprzez odniesienie bieżącego poziomu cen do poziomu cen w poprzednim miesiącu a więc informuje o ile procent wzrosły ceny w ciągu ostatniego miesiąca.

Począwszy od IV kwartału 2010 roku stopa inflacji CPI weszła w trend wzrostowy na skutek podwyżek cen energii i żywności. W I kwartale 2011 roku dało się zaobserwować znacznie wyższy niż przewidywano wzrost wskaźnika CPI — osiągnął on poziom 3,8%. Motorem wzrostu inflacji w tym okresie okazały się przede wszystkim wyższe o 5,8% niż przed rokiem ceny żywności, przy czym najbardziej zaskakujący okazał się wzrost o 39,4% ceny cukru. Do wysokiej wartości stopy inflacji CPI przyczyniły się również wyższe o 7,1% niż przed rokiem koszty transportu, co należy tłumaczyć drożejącą na światowych rynkach ropą.

Zmienne objaśniające:

St.B - stopa bezrobocia jako stosunek liczby osób zarejestrowanych jako poszukujące pracy do zasobu siły roboczej;

- poddana transformacji „pierwsze różnice dla wybranych zmiennych”, aby otrzymać szereg stacjonarny

Sp_de – dynamika sprzedaży detalicznej realizowanej przez przedsiębiorstwa handlowe i niehandlowe;

- szereg został oczyszczony z sezonowości metodą TRAMO/SEATS

E – dynamika eksportu

dm1…dm12 - zmienne sezonowe, przyjmujące w okresie, którego dotyczą wartość 1, a w pozostałych okresach 0.

Statystyki opisowe obserwacji

Wybór modelu

Po przeanalizowaniu naszych danych naszym celem stało się osiągnięcie modelu, który będzie w jak najlepszym stopniu odwzorowywał rzeczywistość. Za pomocą metody KMNK oszacowałyśmy parametry dla kilku wariantów modeli. Następnie dokonałyśmy porównania modeli i wybrałyśmy trzy najlepsze warianty, biorąc pod uwagę poniższe kryteria:

1)       istotność parametrów strukturalnych (weryfikacja ekonomiczna i statystyczna),

2)       stopień dopasowania modelu (za pomocą błędu standardowego reszt oraz współczynnika zmienności resztowej, który powinien być jak najmniejszy)

3)       stopień wyjaśnienia zmienności CPI ( za pomocą skorygowano współczynnika determinacji, gdyż modele były o różnej liczbie obserwacji i szacowanych parametrów; współczynnik Ř2 powinien być jak najwyższy)

4)       zadowalające wyniki testów: na normalność rozkładu reszt, White'a, RESET oraz LM na autokorelację rzędu 12

Model pierwszy

CPIt=34,7+0,4dm1t+0,2dm4t+0,1dm5t-0,2dm6t-0,4dm7t-0,3dm8t+0,3dm9t-0,3dm11t+0,5CPIt-1+0,2CPIt-6

...