Online-Preise verbessern italienische Inflationsprognosen
Eine neue Studie der Banca d'Italia zeigt, dass Online-Lebensmittelpreise und maschinelles Lernen die Prognose des italienischen Verbraucherpreisindex (VPI) erheblich verbessern können. Dies gilt insbesondere in Zeiten hoher makroökonomischer Unsicherheit.
Echtzeitdaten für präzisere VPI-Prognosen
Zentrale Banken benötigen zeitnahe und genaue Prognosen des Verbraucherpreisindex (VPI), um die Inflation und die Lebenshaltungskosten zu bewerten.
Traditionelle Modelle stoßen jedoch oft an ihre Grenzen, wenn es darum geht, Echtzeitdaten zu integrieren und sich an rasche wirtschaftliche Veränderungen anzupassen.
Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial von Online-Lebensmittelpreisdaten, die von 20 Supermärkten einer bekannten Kette in Italien zwischen Dezember 2020 und März 2023 erhoben wurden.
Ziel war es, die Machbarkeit und Genauigkeit der VPI-Prognose für spezifische Lebensmittelkategorien mittels web-gescrapter Daten zu bewerten, insbesondere in Phasen wie nach der COVID-19-Pandemie und dem Beginn des Ukraine-Krieges.
Die Ergebnisse legen nahe, dass webbasierte Preisdaten traditionelle statistische Quellen ergänzen können, indem sie granularere und zeitnahere Indikatoren liefern, die in volatilen Wirtschaftszeiten besonders nützlich sind.
Digitale Transformation der Preisstatistik
Die Digitalisierung hat die Verfügbarkeit neuer Datenquellen mit hohem Volumen, hoher Geschwindigkeit und großer Vielfalt (Big Data) erheblich gesteigert.
Diese werden zunehmend zur Erstellung und Prognose offizieller Statistiken genutzt, insbesondere durch Web Scraping.
Die Studie folgt früheren Arbeiten, die Echtzeit-Online-Preise zur Prognose des VPI für spezifische Lebensmittel-Makrokategorien einsetzen.
Die Daten wurden aus 20 Online-Filialen in verschiedenen italienischen Städten und Regionen derselben nationalen Einzelhandelskette gesammelt.
Die Web-Scraping-Methode stellte sicher, dass die Online-Preise den Preisen in physischen Geschäften entsprachen, indem die 'Abhol'-Option für die Lieferung genutzt wurde.
Dies ermöglichte eine geografische Verknüpfung der Preisinformationen.
Die abgedeckten Provinzen verteilen sich über das italienische Territorium und repräsentieren etwa ein Drittel der Gesamtbevölkerung Italiens.
Die Untersuchung konzentriert sich auf die COICOP5-Kategorien für Obst, Gemüse und Fleisch, deren Preise oft volatiler sind als aggregierte Kategorien.
Ein Blick in die Zukunft der Inflationsmessung
Diese Forschung markiert einen wichtigen Schritt in der Evolution der Inflationsmessung, indem sie die Integration von Echtzeit-Online-Daten validiert.
Sie unterstreicht das Potenzial für Zentralbanken, ihre Prognosefähigkeiten in dynamischen Wirtschaftsumfeldern signifikant zu verbessern.
Obwohl die Studie auf einer einzelnen Einzelhandelskette basiert, liefert sie überzeugende Argumente für die Ergänzung traditioneller Methoden durch digitale Ansätze.
Für die Praxis bedeutet dies eine mögliche Verschiebung hin zu agileren und datenreicheren Inflationsindikatoren, die für geldpolitische Entscheidungen von entscheidender Bedeutung sein könnten.