چکیده:
نرخ تورم یکی از متغیرهای کلیدی اقتصاد کلان است که پیشبینی دقیق آن برای افقهای بیش از یک دوره مورد نیاز نهادهای سیاستگذار و به ویژه بانک مرکزی است. روشهای مستقیم و تکرار شونده دو تکنیک متداولی است که در ادبیات بههنگام پیشبینی در افقهای بیش از یک دوره پیشنهاد میشود. این مطالعه با بهرهگیری از طیف وسیعی از متغیرهای اقتصادی به بررسی این دو روش برای پیشبینی زمان حقیقی نرخ تورم در ایران میپردازد. نتایج به دست آمده نشان میدهد که عموما با افزایش افق پیشبینی، عملکرد روش تکرار شونده نسبت به روش مستقیم بهبود مییابد. برای معیارهای اطلاعاتی که وقفه کمتری انتخاب میکنند (مانند شوارتز)، روش مستقیم در کوتاهمدت (1 فصل و 2 فصل) و روش تکرار شونده در بلندمدت (3 فصل و 4 فصل) برتری دارد، در حالیکه برای معیارهای اطلاعاتی که وقفه بیشتری انتخاب میکنند (مانند آکایکه)، مقایسه بین این دو روش وابسته به افق پیشبینی نبوده و روش تکرار شونده بهطور کلی دارای دقت بیشتری است.
Inflation rate is one of the key macroeconomic variables that policymaking institutions and central banks in particular، need to forecast accurately for several periods ahead in order to make proper policies. Direct and iterated methods are two common techniques which are suggested in the literature for multi-period forecasting. In this paper، using a wide range of quarterly economic variables we compare the performance of these two techniques in real time forecasting of inflation in Iran. The results show that as the forecast horizon increases، iterated method outperforms direct method. For the information criteria which select shorter lags (e.g. Schwarz criterion)، direct method and iterated method performs better in short forecast horizons (1 and 2 periods ahead) and long forecast horizons (3 and 4 periods ahead)، respectively، while for the information criteria which select longer lags (e.g. Akaike criterion)، iterated method generally performs better، irrespective of the forecast horizon.