家庭预期有助于预测通货膨胀吗？（英）

家庭预期有助于预测通货膨胀吗 ？ LuisBrandaoMarques,GastonGelos,DavidHofman,JuliaOtten,GurnainK.Pasricha,ZoeStrauss WP/23/224 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些论文，以引起评论并鼓励辩论。 基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。 2023 OCT ©2023国际货币基金组织WP/23/224 IMF工作文件 MCM 家庭预期有助于预测通货膨胀吗？ 由LuisBrandaoMarques、GastonGelos、DavidHofman、JuliaOtten、GurnainK.Pasricha、ZoeStrauss编写* 2023年10月 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些论文，以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。 摘要： 我们研究家庭通胀预期分布的变化是否包含有关未来通胀的信息。我们首先讨论来自美国，英国，德国和加拿大的微观数据的最新变化。然后，我们放大美国，从经济角度探讨分配特征是否有助于预测未来的通货膨胀。我们发现，家庭预期分布的形状确实有助于预测一年前的CPI通胀。家庭预期分布的方差和偏度增加了预测能力，超出了中位数，尤其是在高通胀时期。值得注意的是，从质量上讲，这些结果在包括基于市场的措施和专业预测分布的时刻时成立。. 推荐引用:BrandaoMarques等(2023)，“家庭预期有助于预测通货膨胀吗？”，国际货币基金组织工作文件WP/23/224。 JEL分类号:E52、E58 通货膨胀;通货膨胀预期;调查预期;家庭预期 关键字:作者的电子邮件地址： *作者要感谢加拿大银行和德意志联邦银行分享他们调查中的详细数据，感谢RicardoReis提供他的论文中使用的代码，感谢AVerma提供出色的研究帮助。我们还要感谢SheheryarMali，RoladMees，SasiaterElle，DamiePy，LcyaGorica，海湾货币委员会和卡塔尔中央银行组织的“通货膨胀-问题和挑战”会议的参与者，以及2023年CEBRA会议的参与者在纽约市进行了有益的讨论和评论。剩下的所有错误都是我们的。 工作文件 家庭预期有助于预测通货膨胀吗 ？ LuisBrandaoMarques,GastonGelos,DavidHofman,JuliaOtten,Gurnain K.Pasricha,ZoeStrauss Contents I.Introduction4 II.四个国家家庭通胀预期分布的近期变化5 A.数据说明5 B.家庭通胀预期分布的近期变化7 III.美国家庭通胀预期分布的预测力9 A.方法和数据9 B.基线结果12 IV.Conclusion17 参考文献18 附件一.银行数据20 附件二。家庭和专业人员期望的时刻21 附件三。运动模型鲁棒性22 附件四功能主成分分析（FPCA）26 Figures 1.美国、英国、德国和加拿大的一年预期8 2.家庭期望、专业预测者和市场比较10 3.美国一年前通胀预期(1978-1983)11 4.美国一年前通胀预期（2019-2023年）12 5.美国一年前通胀预期（1996-2000年和2012-2015年）12 A.1.德国一年的期望20 A.2.家庭期望的时刻21 A.3.专业人士的期望时刻21 A.4.家庭一年预期的分布26 A.5.FPCA解释的方差比例27 A6.家庭一年预期的非中心和中心分配28 TABLES 1.不同数据集的特点9 2.基于不同子样本的矩模型13 3.具有不同假人的矩模型14 4.基于不同子样本、季度数据的矩模型15 5.与专业预报员和市场预期的赛马16 6.样本外RMSE，完整样本16 7.样本外RMSE、受限估计和评估周期17 A.1.基于不同子样本的矩模型，三个断点22 A.2.基于不同子样本的含滞后矩模型22 A.3.控制失业率的矩模型22 A.4.矩模型，容量利用率控制22 A.5.商品通货膨胀控制的矩模型23 A.6.初差中的矩模型23 A.7.力矩模型，具有已发布的力矩23 A.8.具有增加/减少通货膨胀假象的矩模型，以及已发布的矩24 A.9.基于微观数据的矩模型24 A.10.基于微观数据的增加/减少通货膨胀假象的矩模型 24 A.11.矩模型，具有四分位数范围而不是方差25 A.12.具有增加/减少通货膨胀假象的矩模型，具有四分位数范围而不是方差25 A.13.具有增加/减少通货膨胀假象的矩模型，季度数据25 A.14.基于不同子样本、无中心分布的分数模型28 A.15.基于不同子样本、居中分布的分数模型29 I.Introduction 自2021年以来，全球通货膨胀率最近急剧上升，激发了学术和政策对通胀预期指标的兴趣，包括家庭和企业的预期。通胀预期可能在推动通胀动态方面发挥关键作用。然而，直到最近，在行业中占主导地位的完全信息理性预期（FIRE）模型中，由于每个人都应该知道经济的“真实”模型，因此代理商之间的预期没有差异。学术文献越来越认识到这一假设与现实相去甚远(见e。Procedre，陈，戈尼卡和。 Zdare,2022,adD'Acctoadothers,2022).例如，家庭和企业之间的通胀预期存在相当大的分散。即使是专业预测也显示出离散性和与完全信息定量预期的偏差（Coibio和Gorodicheo，2015年）。这些不同的预期影响消费、储蓄、生产、定价决策和工资谈判 ，从而塑造整个通货膨胀过程。因此，更好地理解不同群体的通胀预期的驱动因素和经济意义是学术议程上的重中之重。此外，更密切地监测不同行为者的期望对于预测目的也可能很重要。 本文关注的是家庭期望。家庭预期尚未得到广泛研究，并且很有趣，因为它们通常与专业预测家和市场的预期存在显着差异。此外，它们的特点往往是家庭之间的期望相对分散。不同家庭观点的多样性可能是由于不同家庭群体在日常生活中接触到不同的商品，或者与专业预测员或市场参与者相比拥有不同的信息来源(D'Acto等，2022)。可能，由于不同的认知资源或获得有关通货膨胀的准确信息的边际价值，个人关注价格发展的阈值差异也可能发挥作用（Bracha和Tag，2022）。 最近的研究还表明，家庭通胀预期对消费和储蓄决策至关重要（D'Acto等，2022年；Adrade等，2020年；Dca-Rad等，2021年）以及家庭的融资和房屋所有权决策（Botsch和Malmedier，2021年；Malmedier和Nagel，2016年；Malmedier和Wellsjo，2020年）。进一步表明，家庭预期显示出与中小企业预期相似的特征(Coibio等，2019年；Cadida等，2021年) 。因此，它们可以代表通胀预期，为小企业的投资、招聘和价格设定决策提供信息。 虽然人们经常发现家庭预期中位数的预测能力比其他参与者的通胀预期要低一些(例如Procedre，Verbrgge和Zama，2021)，最近的研究表明，家庭预期分布的变化很重要。分布变化不仅是当前通货膨胀的重要驱动因素（Mees和Moti，2022），而且有理由相信它们提供了有关未来通货膨胀的重要信号。例如，在讨论不同国家的通货膨胀时期时，Reis（2021）指出，家庭通货膨胀预期的方差和偏度的变化往往是通货膨胀的主要变化。 在本文中，我们采取了更系统的方法来研究家庭通胀预期分布的变化是否确实包含有关未来通胀的信息。为此，我们使用来自加拿大 ，德国，英国（UK）和美国（US）的微观数据。我们首先记录了这四个县一年前家庭通胀预期分布的最新动态。我们专注于一年的预期，因为这些已经被证明对工资设定和菲利普斯曲线很重要。 估计（Glick,Leduc,andPepper2022;Werning,2022;FaustandWeight,2013;andAlvarezandothers,2022）。此外，由于过去几十年来，发达经济体的预期一直是固定的，因此长期预期随时间变化不大。 然后，我们放大美国，从经济角度探讨分配特征是否有助于预测通货膨胀。具体来说，我们测试家庭通胀预期的分布特征是否增加了超出家庭预期中位数，基于市场的措施以及专业预测人员预期分布所包含的信息。为此，我们估计了一个简单的通货膨胀预测模型，将一年前的通货膨胀与当前的通货膨胀和一年前的家庭通货膨胀预期的分布时刻以及专业预测和基于市场的措施的时刻进行回归。作为稳健性检查，我们使用功能主成分分析（FPCA）来捕获预测练习中家庭通胀预期的分布。 我们发现，在通胀飙升期间，所有四个国家的一年期预期分布都向右移动，越来越多的家庭期望更高的通胀结果。虽然最近的预期已经开始缓慢下降，但在每个国家，中位数家庭继续预期未来一年的通货膨胀率更高，并且很大一部分家庭预计一年后的通货膨胀率将超过10％。 在我们的回归分析中，我们发现家庭预期分布的形状确实有助于预测一年前的CPI通胀。具体来说，家庭期望分布的方差和偏度增加了超出中位数的预测能力。偏度的降低预示着一年后通货膨胀率的上升，而方差的上升预示着通货膨胀制度的变化。值得注意的是，从质量上讲，当包括基于市场的措施和专业预测分布的时刻时，这些结果将继续保持不变。我们还发现，如果模型是在1970年代/80年代的通货膨胀时期估计的，则相对于仅中位数模型，包括家庭通货膨胀预期分布的前三个时刻可以改善样本外预测。 II.近年来家庭通胀预期分布的变化 四个国家 在本文的第一部分中，我们仔细研究了过去四年中加拿大，德国，英国和美国的一年期家庭通胀预期分布的发展。我们为每个国家的通胀预期数据构建了分布密度，并记录了随着实际总体通胀上升然后下降，预期分布如何变化。 A.数据说明 我们使用来自四个感兴趣国家的家庭通胀预期调查的详细微观数据。对于美国，德国和英国，这些数据分别可从密歇根州调查，欧洲央行消费者预期调查和英格兰银行的通货膨胀态度调查中获得。1对于加拿大，我们使用直接从加拿大银行获得的数据进行本研究。对于美国，英国和。 1对于德国，我们还直接从德国央行收到了有关其消费者预期调查的数据。我们在附件I中提供了这些数据的结果。 德国，我们使用Reis（2021）方法拟合内核密度来捕获分布。对于加拿大数据，这是不可能的，因为加拿大银行仅提供有关通胀预期百分位数的数据，而我们则拟合了偏斜的t分布。 美国数据 我们使用来自密歇根大学进行的消费者调查的一年期2家庭通胀预期的月度数据。该调查基于旋转面板，每个版本至少包括600次采 访。每月数据可从1978年1月获得。调查问题由两部分组成。第一部分问：“在接下来的12个月中，您认为价格总体上会上涨，下跌还是保持现在的水平？”第二部分问：“在接下来的12个月中，您预计价格平均会上涨（上涨/下跌）多少百分比？”对于第一个问题，回答可以在“更高”，“保持不变”，“更低”和“不知道（DK）”之间进行选择。对于第二个问题，受访者应提供百分比值，或回答“不知道”。“为了我们的研究目的，我们专注于第二个问题的答案。 对于密度的构建，我们使用密歇根大学发布的装箱数据，并遵循Reis（2021）使用的方法，该方法进一步将-5的下界和20的上界分别分配给底部和最上面的箱。同样在Reis(2021)之后，我们将频率分配给通胀箱的中点。从数据集中排除缺失的数据点(“NA”和“DK是否向上或向下”)。 However,sincetheresponse“DKhowmuchup”(code96)hasbeenrelativelycommonovertime,weassigntheaverageofthepositiveinflationexpectationstothislastcategory.