인플레이션 전망에 있어서 정보변수의 역할
Use of Information Variables in Inflation Forecasting
0
조회
0
다운로드
7
인용
0
참고문헌
키워드
초록
인플레이션은 국내외 수요공급, 비용 등 제반 요인이 혼재되어 나타나는 현상이기 때문에 그 움직임을 精度 높게 예측하기 위해서는 이러한 요인들을 포괄하는 정보변수들(information variables)을 적극 활용할 필요가 있다. 그러나 그 중요성에도 불구하고 정보변수의 개념 및 체계적 활용에 관한 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다.본고에서는 실물, 해외, 물가 및 금융시장부문 42개 개별 지표들의 움직임으로부터 주성분분석에 의해 공통 움직임과 관련된 정보를 추출하고, 이러한 종합정보를 포함하는 경우 인플레이션 행태식의 예측력 제고 정도를 표본외 예측력(out-of-sample forecasts) 비교방법을 이용하여 평가하였다. 실증분석 결과 정보변수들을 적절하게 활용하는 모형의 예측력이 여타 시계열모형에 비해 상당히 우월한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 실제 인플레이션 전망에 있어 광범위한 유형의 정보변수들에 대해 보다 정교한 기법을 적용하는 시도가 꾸준히 이루어져야 함을 시사하는 것으로 판단된다.
Abstract
Inflation can be seen as a phenomenon caused by a mixture of various international and domestic economic factors including demand, supply, and cost conditions. Consequently, extensive use of information variables that reflect key economic trends and factors is critical for accurate inflation forecasting. Despite its importance, studies on information variables－especially on the concept and their practical application－are relatively rare.This paper analyses the scope for enhancing prediction accuracy in inflation forecasting by employing out-of-sample predictability tests, when information taken by way of principal component analysis from 42 individual economic indicators on real, external, price, and financial-market sectors is appropriately used. The empirical experiments show that the accuracy of the model incorporating information variables is substantially superior to other time-series models. This results support the notion that efforts to apply more sophisticated processes to a broad spectrum of information variables are required in order to increase the predictability of inflation forecasting.
참고문헌 (28)
- "자산가격변동의 인플레이션 선행성 분석", pp.25~47 (2002), 한국은행
- "물가안정목표제하에서 통화정책의 최적시차", 7(3), pp.1~25 (2001), 한국은행 금융경제연구원
- "인플레이션 선행지표에 관한 연구", pp.11~35 (1998), 한국은행
- "주요 정보변수와 인플레이션간의 관계분석", pp.3~25 (1999), 한국은행
- "물가안정목표제하에서의 최적금리준칙", 17(1), pp.1~23 (2003), 한국금융연구원
- "새로운 경제활동 지표에 의한 우리나라의 경기전환점 식별제", 10(1), pp.107~134 (2004), 한국은행 금융경제연구원
- "Are phillips curve useful for forecasting inflation?,", 25(1), pp.2~11 (2001)
- "Forward-looking rules for monetary policy", pp.157~192 (1999), University of chicago press
- "Monetary policy in a data-rich environment", 50, pp.525~546 (2003)
- "National beareau of economic research" (1946)
- "Federal Reserve Bank of Chicago"
- "Forecasting inflation with a lot of data", (151) (2000)
- "When can we forecast inflation?", 26(1), pp.32~44 (2002)
- "Do financial variables help forecasting inflation and real activity in the euro area?", 50, pp.1243~1255 (2003)
- "Evaluating factor models: an application to forecasting inflation in Canada" (2001), Bank of Canada
- "In-sample or out-of-sample tests of predictability: which one we should use?" (2002), European Central Bank,
- "The effectiveness of forecasting methods using multiple information variables", pp.105~143 (2003), Monetary and Economic Studies,
- "Why do central banks monitor so many inflation indicators?", 86(3), pp.5~42 (2001)
- "Is inflation persistence intrinsic in industrial economies?" (2003), FRB St. Louis
- "Empirical exchange rate models of the seventies do they fit out of sample? Journal of International Economics 14", pp.3~24 (1983)
- "Report on modelling and forecasting at the Bank of England" (2003), Bank of England
- "Nonlinear forecasting analysis using diffusion indexes: an application to Japan", 37(3), pp.517~538 (2005)
- "New indexes of coincident and leading economic indicators", nber macroeco(mics annual), pp.351~394 (1989)
- "Forecasting inflation", 44, pp.293~335 (1999)
- "Macroeconomic forecasting using Diffusion Indexes", 20(2), pp.147~162 (2002)
- "Forecasting output and inflation: the role of asset prices,", 41(3), pp.788~829 (2003)
- "Asymptotic inference about predictive ability.", , 64,,, pp.1067~1084 (1996)
- "Implications of structural changes in the U.S. economy for pricing behavior and inflation dynamics", 88(1), pp.5~27 (2003)