Forecasting inflation is clearly of

Forecasting inflation is clearly of critical importance to the conduct of monetary policy,
regardless of whether or not the central bank has a numerical inflation target. A simple
Phillips curve, which uses a single measure of economic slack such as unemployment to
predict future inflation, is probably the most common basis of inflation forecasting. The
usefulness of the Phillips curve as a means of predicting inflation has however been
questioned by several authors. For example, Atkeson and Ohanian (2001) found that
Phillips curve based forecasts of inflation give larger out-of-sample prediction errors than
a simple random walk forecast of inflation, although this specific result is very sensitive
to the sample period and to the choice of inflation measure (Sims (2002)). Cecchetti,
Chu and Steindel (2000) consider inflation prediction with individual indicators,
including unemployment, and argue that none of these gives reliable inflation forecasts.
Stock and Watson (2001, 2002a) consider prediction of inflation in each of the G7
countries using a large number of possible models. Each model has a single predictor
(plus lagged inflation). They find that most of the models they consider give larger out
of-sample root mean square prediction error than a simple naive time series forecast
based on fitting an autoregression to inflation. When a model does have predictive power
relative to the naive time series forecast, this tends to be unstable. That is, the model that
has good predictive power in one subperiod has little or no propensity to have good
predictive power in another subperiod

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัตราเงินเฟ้อคาดการณ์คือชัดเจนสำคัญสำคัญในการดำเนินนโยบายทางการเงิน ไม่ว่าหรือไม่ธนาคารกลางมีเป้าหมายเงินเฟ้อเป็นตัวเลข ที่เรียบง่าย ไขควงโค้ง ซึ่งใช้วัดเวลาเผื่อทางเศรษฐกิจเช่นการว่างงานการเดียว คาดการณ์อัตราเงินเฟ้อในอนาคต อาจเป็นพื้นฐานของการคาดการณ์เงินเฟ้อทั่วไป ที่ อย่างไรก็ตามมีประโยชน์ของ phillips สำหรับเส้นโค้งของการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อ ไต่สวน โดยผู้เขียนหลาย พบว่าตัวอย่าง Atkeson และ Ohanian (2001) ไขควงโค้งตามคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อให้ข้อผิดพลาดทายออกของตัวอย่างมีขนาดใหญ่กว่า เดินสุ่มตัวอย่างการคาดการณ์ของอัตราเงินเฟ้อ แม้ว่าผลลัพธ์นี้จะสำคัญมาก รอบระยะเวลาตัวอย่าง และเลือกอัตราเงินเฟ้อวัด (ซิมส์ (2002)) Cecchetti ชูและ Steindel (2000) พิจารณาคาดการณ์เงินเฟ้อกับแต่ละตัวบ่งชี้ ว่างงาน และการโต้แย้งว่า สิ่งเหล่านี้ไม่ให้คาดการณ์เงินเฟ้อที่เชื่อถือ หุ้นและ Watson (2001, 2002a) พิจารณาการพยากรณ์อัตราเงินเฟ้อในแต่ละจี 7 ประเทศที่ใช้แบบจำลองได้เป็นจำนวนมาก แต่ละรุ่นมีจำนวนประตูเดียว (บวกเงินเฟ้อ lagged) พวกเขาพบว่า ส่วนใหญ่ของรุ่นที่พวกเขาพิจารณาให้ใหญ่ออกหลักค่าเฉลี่ยกำลังสองทำนายพลาดกว่าชุดเวลาขำน่าเชื่อการคาดการณ์ของตัวอย่าง ตามเหมาะสม autoregression การให้อัตราเงินเฟ้อ เมื่อแบบมีการมอบอำนาจ สัมพันธ์กับขำน่าเวลาชุดการคาดการณ์ นี้มีแนวโน้มที่ไม่เสถียร นั่นคือ รูปแบบที่ มีพลังงานดีงานหนึ่ง subperiod มีน้อย หรือไม่มีสิ่งได้ดี พลังงานงานใน subperiod อื่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อที่ชัดเจนของสิ่งที่สำคัญต่อการดำเนินนโยบายการเงินที่ไม่คำนึงถึงหรือไม่ว่าธนาคารกลางมีเป้าหมายเงินเฟ้อตัวเลข ง่ายโค้งฟิลลิปซึ่งใช้เป็นมาตรการเดียวของหย่อนทางเศรษฐกิจเช่นการว่างงานที่จะคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อในอนาคตน่าจะเป็นพื้นฐานที่พบมากที่สุดของการพยากรณ์อัตราเงินเฟ้อ ประโยชน์ของเส้นโค้งฟิลลิปเป็นวิธีการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อ แต่ได้รับการสอบถามจากนักเขียนหลายคน ยกตัวอย่างเช่น Atkeson และ Ohanian (2001) พบว่าฟิลลิปคาดการณ์ตามเส้นโค้งของอัตราเงินเฟ้อให้มีขนาดใหญ่ออกจากตัวอย่างข้อผิดพลาดการทำนายกว่าการคาดการณ์สุ่มเดินที่เรียบง่ายของอัตราเงินเฟ้อแม้ว่าผลนี้มีความสำคัญมากกับช่วงเวลาตัวอย่างและการเลือกของการวัดอัตราเงินเฟ้อ (เดอะซิมส์ (2002)) Cecchetti, บุญชูและ Steindel (2000) พิจารณาการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อกับตัวชี้วัดของแต่ละบุคคลรวมทั้งการว่างงานและยืนยันว่าไม่มีของเหล่านี้จะช่วยให้การคาดการณ์เงินเฟ้อที่เชื่อถือได้. หุ้นและวัตสัน (2001, 2002a) พิจารณาการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อในแต่ละ G7 ประเทศใช้ขนาดใหญ่ จำนวนของรูปแบบที่เป็นไปได้ แต่ละรุ่นมีการทำนายเดียว(บวกอัตราเงินเฟ้อ lagged) พวกเขาพบว่าส่วนใหญ่ของรูปแบบที่พวกเขาพิจารณาให้มีขนาดใหญ่ออกมาจากรากของตัวอย่างหมายถึงข้อผิดพลาดการทำนายตารางกว่าการคาดการณ์เวลาแบบไร้เดียงสาง่ายขึ้นอยู่กับการปรับautoregression อัตราเงินเฟ้อ เมื่อรูปแบบที่จะมีอำนาจในการทำนายเทียบกับการคาดการณ์เวลาแบบไร้เดียงสานี้มีแนวโน้มที่จะไม่เสถียร นั่นคือรูปแบบที่มีอำนาจในการทำนายที่ดีในหนึ่ง subperiod มีนิสัยชอบน้อยหรือไม่มีเลยที่จะมีดีอำนาจในการทำนายsubperiod อื่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การพยากรณ์อัตราเงินเฟ้ออย่างชัดเจนของสําคัญที่จะดําเนินนโยบายการเงิน
โดยไม่คำนึงถึงหรือไม่ว่าธนาคารกลางมีเป้าหมายเงินเฟ้อที่เป็นตัวเลข วิ
เส้นฟิลลิปส์ ซึ่งใช้เป็นวัดเดียวของเศรษฐกิจหย่อนเช่นการว่างงาน

คาดการณ์เงินเฟ้อในอนาคต น่าจะเป็นพื้นฐานที่พบมากที่สุดของการคาดการณ์เงินเฟ้อ
ประโยชน์ของเส้นโค้งฟิลลิปส์เป็นวิธีการพยากรณ์อัตราเงินเฟ้อได้ แต่ถูก
ถามโดยผู้เขียนหลาย . ตัวอย่างเช่น atkeson และ ohanian ( 2001 ) พบว่า จากการคาดการณ์เงินเฟ้อ
เส้นฟิลลิปส์ให้ใหญ่ขึ้นจากข้อผิดพลาดการทำนายตัวอย่างกว่า
พยากรณ์สุ่มอย่างง่ายของอัตราเงินเฟ้อ แม้ว่าผลที่เฉพาะเจาะจงนี้จะไวมาก
ช่วงตัวอย่างและทางเลือกของการวัดอัตราเงินเฟ้อ ( ซิมส์ ( 2002 ) cecchetti
, ชู และ steindel ( 2000 ) พิจารณาการคาดการณ์เงินเฟ้อกับตัวชี้วัดรายบุคคล
รวมถึงการว่างงาน และยืนยันว่าไม่มีของเหล่านี้ให้การคาดการณ์เงินเฟ้อที่เชื่อถือได้
หุ้นและวัตสัน ( 2001 2002a ) พิจารณาการคาดการณ์เงินเฟ้อของแต่ละประเทศ G7
โดยใช้ตัวเลขขนาดใหญ่ของโมเดลที่เป็นไปได้แต่ละรูปแบบมีตัวแปรเดียว
( บวก lagged เงินเฟ้อ ) พวกเขาพบว่าส่วนใหญ่ของรุ่นพวกเขาพิจารณาให้ขนาดใหญ่ออก
ตัวอย่างรากหมายความว่าสี่เหลี่ยมจัตุรัสทำนายผิดพลาดกว่าง่ายซื่อชุดเวลาพยากรณ์
ตามเหมาะสมเป็นก๊อซเปลภาวะเงินเฟ้อ เมื่อแบบจำลองมีอำนาจพยากรณ์
เมื่อเทียบกับไร้เดียงสาเวลาชุดใหม่ นี้มีแนวโน้มที่จะไม่เสถียร นั่นคือรูปแบบที่
มีความสามารถดีในหนึ่ง subperiod มีความโน้มเอียงน้อยหรือไม่มีเลยที่จะมีอำนาจพยากรณ์ดี
subperiod อื่นใน