Infliacinių procesų matematinio modeliavimo galimybės Lietuvoje

Abstract

Straipsnis skirtas Lietuvos infliacijos procesų modeliavimui. Darbe infliacijos tempams įvertinti naudojamos suderintojo vartojimo prekių ir paslaugų kainų indekso (SVKI) 12 pagrindinių grupių laiko eilutės laikotarpiu nuo 2002 m. sausio iki 2007 m. gruodžio mėn. Infliacijai modeliuoti siūloma taikyti ekonometrinį modeliavimą ir panaudoti vektorinės autoregresijos modelį (VAR). Pagrindinis darbo rezultatas – infliacijai pritaikytas Lietuvos vektorinės autoregresijos modelis (LVAR), pateikiamos modelio įivertintos lygtys, apskaičiuotos modelio pagrindinės statistikos ir prognozės.

Inflation is a constant and consistent increase in the general price level in the country, due to which the purchasing power of a national currency unit decreases. In practice, the measures of inflation are various price indices, such as a consumer price index (CPI), producer price index (PPI), or gross domestic product deflator. However, inflation is usually defined as a change in the HCPI over a year. Time series models, linear regression models and a vector autoregressionmodel (VAR) can be used to model and forecast inflation processes. This paper examines Lithuanian consumer price inflation using a modern stationary time series and econometric theory. The vector autoregressionmodel is proposed for inflation modelling. Theoretical aspects of model estimation are reviewed: time series stationarity,model identification, parameter estimation, model usage and forecasts. The stationarity of the HCPI index and exogenous variables are analyzed using the Augmented Dickey–Fuller (ADF) test. A vector autoregression model of Lithuanian inflation processes is investigated and proposed for inflation modelling. The obtained model is used for forecasting purposes and shows a fairly high degree of accuracy of the inflation forecast in the coming 12-month period.