Czy dezagregacja indeksu cen poprawia prognozy polskiej inflacji?

W dotychczasowych badaniach rozważa się celowość wykorzystania na cele prognostyczne danych o niższym stopniu agregacji (np. dla inflacji Hubrich, 2005; Reijer and Vlaar, 2006). W artykule badamy czy prognozowanie 12 subindeksów cen dóbr i usług konsumpcyjnych (komponentów inflacji), a następnie ich agregacja poprawia trafność prognozy inflacji. Prognozy inflacji oraz jej poszczególnych komponentów wyznaczymy przy pomocy modeli autoregresji (AR), średniej ruchomej (MA), wektorowej autoregresji (VAR) oraz autoregresji progowej (TAR). Otrzymane wyniki nie pozwalają jednoznacznie rozstrzygnąć postawionego problemu. Okazuje się, że dla modeli AR i TAR dezagregacja nie pozwala zmniejszyć błędów prognoz, dla modeli MA nie otrzymano jednoznacznych wskazań testów, zaś dla VAR zmniejsza błędy prognoz.

This paper examines whether forecasting CPI components improves CPI forecast. We exploit quarterly data for Poland, disaggregated into 12 components. We follow methodology used in previous studies for Euro Area (Hubrich, 2005; Reijer and Vlaar, 2006). AR, MA, TAR and unrestricted VAR models are estimated using recursive sample and aggregated into CPI. Using out-of-sample forecasts, these models are evaluated and compared to the benchmark -- equivalents for aggregate CPI. The evidence is mixed. VAR component-forecast outperform benchmark. Contrary to VAR, for AR and TAR models we do not find substantial gain from using disaggregated data. Results for MA models are not robust. Moreover, it seems that results for AR- and VAR-based forecasts are comparable to consensus forecast.