Modelle erkannten Schweizer Inflationsschub früh als persistent
Simon Beyeler zeigt für die Schweizerische Nationalbank (SNB), dass Zeitreihenmodelle den Inflationsschub 2021–2023 bereits mit Daten bis April 2022 als persistent erfassten. Bei Prognosen übertreffen sie einfache Vergleichsmodelle jedoch nicht.
Persistenz schon ohne Rückspiegel
Simon Beyeler überträgt Mark Watsons Ansatz auf Schweizer Verbraucherpreise: Ein Modell nutzt die Gesamtinflation, ein zweites 22 Ausgabengruppen.
Beide zerlegen Dreimonatsveränderungen in dauerhafte, vorübergehende und saisonale Komponenten mit zeitvariabler Volatilität.
Die Schweizer Daten sind weder saisonbereinigt noch nachträglich revidiert.
Mit Daten bis April 2022 erreichen die Trends rund 0,62 beziehungsweise 0,79 Prozentpunkte und stimmen nahezu mit den späteren Schätzungen überein.
Den Schub 2021–2023 ordnen beide überwiegend dem dauerhaften Trend zu.
Im Sektormodell dominieren gruppenspezifische Trends; der gemeinsame Trend spielt eine kleinere Rolle.
Die Ergebnisse sind Positionen des Autors, nicht zwingend der SNB.
Einfache Prognosen halten dagegen
Der Prognosetest umfasst 180 monatliche Startpunkte von Januar 2010 bis Dezember 2024 und Horizonte von einem, drei, sechs und zwölf Monaten.
Nach einem Monat erreicht eine Autoregression mit zwölf Verzögerungen einen relativen Prognosefehler von 0,509 gegenüber der naiven Fortschreibung; die Trendmodelle erreichen 0,965 und 0,910. Nach sechs Monaten führt die saisonale Fortschreibung mit 0,624 gegenüber 0,639 und 0,677. Nach zwölf Monaten verbessert kein Modell die Vergleichsprognose statistisch gesichert; das univariate Modell schneidet schlechter ab.
Trenddiagnose ist keine Prognosegarantie
Beyeler empfiehlt die Modelle zur Einschätzung der laufenden Grundinflation, nicht als bevorzugte Prognoseinstrumente.
Die gemessene Persistenz hängt stark von vorgegebenen Varianzbeschränkungen ab.
Zudem begrenzen überlappende Prognosefenster und die enge Auswahl an Vergleichsmodellen die Aussagekraft.