W jaki sposób prognostycy zmieniają poglądy? Analiza na podstawie mikrodanych panelowych
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-6018.295.06Słowa kluczowe:
forecasting, survey data, expectationsAbstrakt
Przeanalizowano zachowanie się poszczególnych ośrodków prognostycznych ujętych w prognozach Consensus Forecast dla inflacji w USA. Starano się określić, czy poszczególne prognozy systematycznie odbiegają od siebie. W szczególności zbadano, czy ranking ośrodków jest taki sam w czasie. Pełny zestaw danych obejmuje 74 prognostyków w okresie 1989M10-2011M3. Wyniki wyraźnie wskazują, że prognostycy zachowują się bardzo konsekwentnie tak, że na przykład, ranking ośrodków nie zmienia się w czasie. Ponadto pokazano, że prognostycy są zgodni co do hybrydowej postaci neokeynesowskiej krzywej Phillipsa oraz że różnice pomiędzy nimi są dodatnio skorelowane z wielkością błędów prognozy.
Pobrania
Bibliografia
Adam K. and Padula M. (2009), Inflation Dynamics and Subjective Expectations in the United States, Economic Inquiry, 49 (1), 13-25.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1465-7295.2010.00328.x
Canova F. and Gambetti L. (2010), Do Expectations Matter? The Great Moderation Revisited, American Economic Journal, American Economic Association, 2(3), 183-205.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1257/mac.2.3.183
Christensen C., van Els P. and van Rooij M. (2006), Dutch Households' Perceptions of Economic Growth and Inflation, De Economist, vol. 154(2), 277-294.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1007/s10645-006-9004-3
Dovern J., Fritsche U. and Slacalek J. (2012), Disagreement Among Forecaster in G7 Countries, The Review of Economics and Statistics, vol. 94(4), 1081-1096.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1162/REST_a_00207
Dopke J. and Fritsche U. (2006), When Do Forecasters Disagree? An Assessment of German Growth and Inflation Forecast Dispersion, International Journal of Forecasting, 22, 125-135.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2005.05.006
Fendel R., Lis E. and Rulke J.C. (2011), Do professional forecasters believe in the Phillips curve? Evidence from G7 countries, Journal of Forecasting, 30, 268-287.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1002/for.1172
Gamber E., Smith J. and Weiss M. (2011), Forecast errors before and during Great Moderation, Journal of Economics and Business, vol. 63(4), 278-289.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2010.08.001
Gerlach S. (2007), Interest Rate Setting by the ECB, 1999-2006: Words and Deeds, International Journal of Central Banking, September, 1-42, 389-439.
Google Scholar
Kaufmann D. (2009), Price-setting behaviour in Switzerland: evidence from CPI micro data, Swiss Journal of Economics and Statistics, 145, 293-349.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1007/BF03399283
Kortelainen M., Paloviita M. and Viren M. (2011), Observed Inflation Forecasts and the New Keynesian macro Model, Economics Letters, 112(1), 88-90.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.econlet.2011.03.023
Koberl E. and Lein S. (2011), The NIRCU and the Phillips curve: an approach based on micro data, Canadian Journal of Economics, 44(2), 673-694.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-5982.2011.01649.x
Lahiri K. and Sheng X. (2010), Measuring Forecast Uncertainty by Disagreement: The Missing Link, Journal of Applied Econometrics, vol. 25(4), 514-538.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1002/jae.1167
Lein S. (2010), When do firms adjust prices? Evidence from micro panel data, Journal of Monetary Economics, 57, 696-715.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2010.05.011
Mankiw N. G., Reis R. and Wolfers J. (2003), Disagreement about Inflation Expectations, NBER Working Paper 9796.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.3386/w9796
Siegel J. (1956), Nonparametric Statistics for the Behavioral Sciences, McGraw-Hill, 2. Edition, New York.
Google Scholar
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
