| Аннотация | Мы оцениваем модель, описывающую одновременно оперативные данные об инфляции и данные опроса профессиональных прогнозистов Survey of Professional Forecasters (SPF) об инфляционных ожиданиях. Мы работаем с авторегрессионной моделью второго порядка, в которой агенты обучаются в режиме онлайн, выясняя на основе текущих данных константу и коэффициент персистентности. Для того чтобы смоделировать процесс пересмотра текущих данных, мы учитываем возмущения типа «шум» и «новости». В отличие от обычной векторной авторегрессии с изменяющимися во времени коэффициентами в данной модели для оценки изменяющихся во времени коэффициентов процесса базовой инфляции применяется нелинейный фильтр Калмана. Мы идентифицируем систематические изменения в предполагаемых моделью персистентности инфляционного процесса и в долгосрочных инфляционных ожиданиях. Предполагаемые моделью прогнозы инфляции сравниваются затем с прогнозами SPF. Поскольку мы не можем отвергнуть гипотезу о том, что прогнозы SPF основаны на нашей модели, мы выполняем переоценку модели, используя наукасты и прогнозы SPF в качестве дополнительных объясняющих переменных. Использование такой расширенной модели не приводит к изменению характера и амплитуды изменения во времени коэффициентов авторегрессионной модели, но помогает уменьшить неопределенность оценок. В целом оценка изменений во времени подтверждает наши выводы о воспринимаемой инфляции, полученные при оценивании динамических стохастических моделей общего равновесия с обучением (Slobodyan and Wouters, 2012a, 2012b). |
|---|