PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2007 | 76 | 151--172
Tytuł artykułu

Prognozowanie składników PKB na podstawie indykatorów miesięcznych : analiza kointegracyjna

Autorzy
Warianty tytułu
Forecasting Components of GDP on the basis of Monthly Indicators : Cointegration Analysis
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Dynamiczny przebieg procesów ekonomicznych obserwowanych w okresie transformacji gospodarczej sprawia, że podstawowego znaczenia nabierają krótko- i średniookresowe analizy alternatywnych scenariuszy polityki ekonomicznej. Prowadzenie spójnych badań na poziomie makro-ekonomicznym jest możliwe tylko w przypadku wykorzystania odpowiednio zdezagregowanych modeli ekonometrycznych, opartych na szeregach czasowych o częstotliwości kwartalnej i miesięcznej. Wąski zakres dostępnych oficjalnych danych miesięcznych umożliwia jednakże konstrukcję modeli obejmujących jedynie niektóre moduły systemu gospodarczego. Za przykład może posłużyć sektor bankowy, dla którego dostępna jest większość najważniejszych szeregów miesięcznych pochodzących ze statystyk Narodowego Banku Polski. (fragment tekstu)
EN
The dynamics of economic processes in Poland has been noticeably rising after joining the EU and it has been substantially increasing the level of uncertainty in the monetary policy. As there are still different views among the members of the Monetary Policy Council on the size of the output gap, the central bank interest rate policy arises serious controversies over the optimal responses of the monetary authorities to the inflationary tensions. From such a perspective a frequency increase of the data used in the decision making process and, consequently, estimation of the monthly GDP should be perceived as a prerequisite for any optimization rule in the monetary policy. In the paper the most important part of the GDP and its components estimation procedure is discussed. According to the main assumption it is justified to estimate unobservable monthly macro-aggregates basing on the relationships derived from quarterly models. Serious problems in the GDP estimation procedure are connected with (i) selection of proper indicators which are observable with quarterly and monthly frequencies and with (ii) establishing a criterion allowing for selection of appropriate models. It is assumed that the solution of the above mentioned problems boils down to the sequence of the cointegration and specification tests which may be performed within the Johansen cointegration procedure. The results of the cointegration analysis are presented. They support the existence of long term relationships between the considered macro-aggregates and the selected indicators and justify monthly estimation of GDP and its components. (original abstract)
Rocznik
Tom
76
Strony
151--172
Opis fizyczny
Twórcy
autor
  • Uniwersytet Łódzki
Bibliografia
  • Friedman, M. [1962], The Interpolation of Time Series by Related Series, Journal of the American Statistical Association, vol. 57, s. 729-757.
  • Johansen, S. [1995], Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autore-gressive Models, Oxford University Pres, Oxford.
  • Johansen, S. [2006], The Cointegrated VAR Model, Oxford University Pres, Oxford.
  • Kaźmierska, M. M., S. Narel [1992], Kwartalny szacunek makrokategorii eko-nomicznych dla Polski, Wiadomości Statystyczne, nr 9, s.11-14.
  • Lisman, J. H. C., J. Sandee [1964], Derivation of Quarterly Figures from Annual Data, Applied Statistics, vol. 13, s. 87-90.
  • Welfe, A., R. Kelm [1995a], Szacunek makrokategorii dla okresów kwartalnych, Wiadomości Statystyczne, nr 4/1995, s. 12-16.
  • Welfe, A., R. Kelm [1995b], Szacunek produktu krajowego brutto Polski dla okresów kwartalnych, Wiadomości Statystyczne, nr 10/1995, s. 1-5.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171322721

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.