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01/01/2015 00:00
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DP 0104 - Core Inflation: Robust Common Trend Model Forecasting

Ajax R. B. Moreira and Hélio S. Migon / Brasília, January 2015

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The monetary authorities need a future measure of in°ation trend to keep on tracking the in°ation on target. Many alternatives of the core in°ation measure have appeared in the recent literature pretending to avoid the de¯ciencies of the usual headline in°ation index as a predictor. This price index is de¯ned as some weighted average of the individual price change of a list of goods and services. To use it as the future in°ation indicator is criticized in the literature, as far as the products are heterogeneous in respect to the variability and some of the involved prices have relevant seasonal movements. A multivariate model including simultaneously the seasonal e®ects of each component of the price index and a common trend - the core in°ation - will be developed in this paper. The model will be phrased as a dynamic model and a robust sequential ¯lter will be introduced. The posterior and predictive distributions of the quantities of interest will be evaluated via stochastic simulation techniques, MCMC - Monte Carlo Markov Chain. Di®erent models will be compared using the minimum posterior predictive loss approach and many graphical illustrations will be presented.
Keywords: Core in°ation, Robust Kalman Filter, Common Trend, In°uence function.

As autoridades monetárias necessitam de uma previsão da tendência futura da inflação para agir preventivamente sobre a economia. Na literatura encontram-se muitas propostas para o núcleo da inflação que evitam algumas das deficiências do índice de preços usual como um previsor da inflação futura. O índice de preços é definido como uma soma ponderada das taxas de variação de preços de uma lista de bens e serviços. A utilização desse índice como um indicador da inflação futura é criticada na literatura porque a variabilidade de preços dos produtos é heterogênea, e alguns dos preços apresentam componente sazonal relevante. Este artigo propõe um modelo multivariado que descreve os movimentos dos preços dos produtos com uma componente comum, e componentes sazonais e irregulares definidas para cada elemento da lista de bens e serviços do índice de preços. É um modelo dinâmico que utiliza um filtro seqüencial robusto. As distribuições preditivas a posteriori das quantidades de interesse serão avaliadas utilizando a técnica estocástica do Monte Carlo Markov Chain (MCMC). Os diferentes modelos serão comparados utilizando como critério minimizar a variância preditiva.

 

 
 

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