卢旺达 ： 技术援助报告 - 扩大卢旺达国家银行的 Nowcasting 工具箱

货币基金组织国家报告第23 / 437号 卢旺达 技术援助报告-扩大卢旺达国家银行新铸造工具箱 2023年12月 这份关于卢旺达的技术援助报告由国际货币基金组织的一个工作人员小组编写。它基于2022年12月完成时的现有信息。 本报告的副本可从以下位置向公众提供国际货币基金组织出版服务邮政信箱92780华盛顿特区20090电话：（202）623 - 7430传真：(202) 623 -7201E - mail: publications @ imf. org Web: http: / / www. imf. orgPrice: $18.00 per printed copy 技术援助报告 卢旺达 扩大新铸造工具箱在卢旺达国家银行 2023年3月 编制人Eilert Husab ø（STX），波尔·伯格塞特·乌尔维达尔（STX）和周建平（任务负责人） 非洲东部成员 合作伙伴 免责声明 本报告的内容是国际货币基金组织(货币基金组织)工作人员根据卢旺达当局的技术援助请求向他们提供的技术咨询。本报告(全部或部分)或其摘要可由货币基金组织向货币基金组织卢旺达执行主任及其工作人员以及裁谈会接受者的其他机构或机构披露，并应世界银行工作人员和其他技术援助提供者和捐助者的请求，以合法利益向他们提供，除非裁谈会受援方明确反对这种披露(见《关于传播能力发展信息的工作人员业务指南》)。将本报告（全部或部分）或其摘要发布或披露给除CD接受方，世界银行工作人员，其他具有合法利益的技术援助提供者和捐助者的机构或机构以外的IMF外部各方，应要求CD接受方和IMF货币与资本市场部的明确同意。 内容页 词汇表4 前言5执行摘要6 I.Introduction9 II.Nowcasting框架10A. CPI的Nowcasting系统10B.GDP的Nowcasting系统14 III.外部假设17A. 现有的外部假设系统17B.新建外部数据库18C.关于外部假设新制度的建议18 IV.增强通信工具20 V.后续步骤21 个数字1. 预测误差分析结果13 3.不确定性带示例13 5.不同部门对GDP增长的贡献15 GDP的不确定性带示例16 7.NBR GDP结果分析和预测的重要工具17 8.11月MPR中美国PCE通胀的外部假设189. 11月MPR中美国PCE通胀的外部假设20 Tables1. 主要建议82.不同方法的预测性能(RMSE)16 附录I. 结束会议介绍22II.CPI Nowcasting系统用户指南23III.GDP Nowcasting系统说明24IV.卢旺达的FPAS日志框架25 GLOSSARY AFE IMF东非区域技术援助中心- AFRITAC东部ARMA自回归移动平均线国际收支差额CPI居民消费价格指数COICOPDFM按目的动态因素模型对个人消费的分类DG副省长EA外部假设国内生产总值IC初始条件ICD能力发展研究所FPAS预测和政策分析系统FT预测团队MCM货币和资本市场部MP货币政策货币政策委员会强积金货币政策框架MPR货币政策报告MPRDNA货币政策和研究局国民账户NBR卢旺达国家银行国家统计局NTF近期预测QPM季度投影模型STXTA技术援助短团队专家VAR向量自动回归 PREFACE1 根据国际货币基金组织货币和资本市场部（MCM）和AFRITAC东部（AFE）预测和政策分析系统（FPAS）技术援助（TA）项目，一个虚拟的TA任务“扩大国家银行的临近预报工具箱”卢旺达（NBR）于2022年12月12日至21日举行。任务小组由先生组成。Eilert Hsab ø和Pel Bergset Ulvedal（STX，挪威银行）和女士周建平（MCM任务负责人）。 每日技术会议由货币政策与研究局预测团队的高级管理人员和工作人员参加。GDP临近预报小组和CPI通胀临近预报小组每天分别举行会议。Mr.Thierry Mihigo Kalisa（NBR首席经济学家），先生Mathias Karagwa (研究部主任)和Mr.Bro Mweese（预测部负责人）参加了开幕式和闭幕式。 访问团感谢NBR工作人员和管理层进行了引人入胜和富有成效的讨论。 EXECUTIVESUMMARY 应卢旺达国家银行的要求，并根据AFE工作计划，于2022年12月12日至21日举行了预测和政策分析系统（FPAS）虚拟技术援助（TA）任务。该任务的目标是：（i）进一步加强GDP和CPI通货膨胀的临近预报框架，以及（ii）着手开发一个简单，有效和可靠的过程，以预测季度预测模型的外部变量（QPM）。该任务以2022年3月任务期间取得的进展为基础，重点是改善关键国内变量（包括CPI和GDP）的临近预报框架，并构建用于分析新数据发布和评估临近预报系统的工具。 特派团完成了其计划任务：（1）通过扩大临近预报工具箱并为预测会议和内部工具箱建立模板，以分析新发布的GDP和通货膨胀数据，从而改善了GDP增长和CPI通货膨胀的临近预报框架；（2）实施了一个预测误差分析系统，并将该系统用于GDP和通货膨胀的历史预测；（3）通过将当前系统（多个和临时外部数据库）替换为一个用于历史预测的数据库，统一和简化了外部数据库此外，该任务还帮助建立了Excel程序，为每月的货币政策报告制作高质量的图表，而不是目前的复制和粘贴PDF图表的做法。在任务结束时，与当局分享了总结会议的详细介绍，其中一次是与高级管理人员进行的，另一次是与预测小组进行的。 展望未来，TA应继续关注通货膨胀和GDP的临近预报框架的发展。具体来说，应每月使用新的CPI和GDP近期预测（NTF）工具，作为NBR预测过程和FPAS工作的一部分。新的CPINTF系统现在包括核心CPI通胀的十个分组以及食品通胀的两个分组的月度预测，从而能够评估通胀的主要驱动因素以及通胀冲击的性质。它还允许相对于预测的每月通胀结果的“实时”监控。同样，新的国内生产总值NTF系统侧重于预测不同部门的产量，并显著改善了预测结果。当局应考虑逐步淘汰当前的动态因素模型（DFM），并用在此任务期间开发的新模型系统代替，该模型系统已显示出更好的预测性能。基于这些新的NTF系统的分析将为预报过程中的临近预报和临近预报会议提供关键的输入。此外，改进对外国变量的预测和商品价格的外部假设应该是未来的优先事项。虽然提高内部能力仍然是长期目标，但鉴于资源限制和需要集中精力改善对国内经济的预测，利用外部提供者目前比依靠内部预测更有效。 最后，但同样重要的是，FPAS需要完全融入货币政策决策过程。需要有更多的长期工作人员从事 FPAS和其他IMF TA可能有助于加强NBR的货币政策过程。 表1.主要建议 I.I介绍 1.NBR于2019年1月开始实施基于价格的货币政策框架，此后在开发基于模型的FPAS框架以支持新框架的运行方面取得了良好进展。FPAS框架生成基于模型的预测，这些预测作为货币政策决策的输入提交给MPC，并在季度货币政策报告中发布。2020年，AFE恢复了对NBR FPAS TA项目的全部责任，此后，在定期的TA任务，双边和多边研讨会的混合中进行了多次参与。 2.FPAS框架包括三个技术要素：分析和预测国外发展的框架，临近预报框架和季度投影模型（QPM）。与前两者相比，后者在NBR更为发达，但其结果为QPM模型提供了关键的输入-外部假设和初始条件-产生中期通胀预测和基于模型的政策响应。 3.因此，最近三个TA任务都专注于在NBR开发即时广播框架中央银行的临近预报框架由部门专家和临近预报团队负责。他们对预测的专家贡献对于讲故事至关重要。他们对关键部门/变量的深入了解以及对经济发展和驱动因素的理解是工具和模型结果的重要补充。因此，一个复杂的临近预报框架需要一个专门的专家团队，配备大量的分析工具和模型。 4.随着NBR的FPAS开发进展迅速，人力资源正成为进一步进展的约束性制约因素以前的技术援助特派团已经强调需要加强QPM团队，并理解目前正在这样做。特派团的理解也是，即时广播团队的规模有所扩大。但是，临近预报和QPM团队仍然比大多数针对通货膨胀的中央银行要小，并且似乎只将部分时间用于与FPAS相关的工作。FPAS包括监测事态发展，开发工具和模型，进行预测误差分析，更新预测（也在官方预测回合之间）以及促进内部和外部沟通。应释放即时广播团队继续开发FPAS，以保持FPAS的可持续性和信誉。随着NBR的FPAS变得越来越复杂和复杂，运行现有系统和扩展对经济的理解的工作量将继续增加。 5.尽管NBR在FPAS的常规工作中正在努力应对人力资源的限制，但在TA任务期间总是有很好的员工出勤率，就像这次的情况一样。任务在两个即时广播流中进行。即时广播流集中 在CPI和GDP上，平均每个人都有4 - 5名员工积极参与开发工作。 II.T他N铸造FRAMEWORK 6.FPAS中的临近预报框架远不止模型，通常由行业专家团队管理，1 - 3名工作人员负责每个关键变量/部门，如通货膨胀、实际部门活动/ GDP、财政表现、劳动力市场和国内经济中的其他主要部门。快播团队负责监控这些变量/部门，并以汇总和分解的形式开发和运行分析工具和模型。他们执行预测误差分析，提供判断（通常也在较长的范围内），帮助解释近期和中期预测，为货币政策报告（MPR）提供输入文本，并起草新数据发布的内部备忘录。他们的专业知识，工具，模型和任务与核心模型团队的不同，因此他们也经常属于研究部门3内的单独部门，甚至可能来自NBR内的不同部门，但大多来自货币政策和研究局（MPRD）。 A.CPI的Nowcasting系统 前两个FPAS任务的重点是开发用于分析通货膨胀结果的工具，以及建立用于临近预报通货膨胀的模型系统。 7.在2021年9月的任务期间，开发了一些工具来促进对通货膨胀的更深入的分类分析，以便更好地了解通货膨胀动态和潜在的通货膨胀压力。这些工具还有助于建立一个故事，激励通胀发展，并为预测做出判断性调整。此外，通常是在分类级别的详细信息中发现预测错误的来源。了解先前预测中的错误对于当前预测至关重要。NBR工作人员定期使用在此任务期间开发的工具。工具的输出，如基本通货膨胀的图表和衡量标准，也用于在NBR的货币政策报告（MPR）中传达通货膨胀的发展。 8.在2022年3月的任务期间，开发了基于不同指标/解释变量的临近预报模型系统该系统建立在样本外预测误差计算和模型平均的基础上。它涵盖了标题、核心、食品和能源膨胀。在所有相关的范围内，完善的系统表现优于基准自回归-移动-平均(ARMA)和现有的向量自回归系统(VAR)，例如，最多六个月。 9.该任务于2022年12月完善了以前开发的工具的输出，扩展了NTF系统，以预测12个主要COICOP组的标题和核心CPI，5进一步培训NBR员工如何使用这些工具，并开发了一个工具箱来弥合NTF系统和政策模型之间的差距。该框架直接解决了NBR通货膨胀预测小组提出的要求。2022年12月的任务还侧重于进行定期预测误差分析的重要性，并为此开发了一个框架。 10.在Excel中构建了弥合nowcast和政策模型之间差距的系统（通货膨胀仪表板，见图3）就短期预测而言，NBR的通胀FPAS包括对未来一到三个月的核心，食品和能源CPI的预测，这些预测被纳入政策模型。此前，通胀预测团队只关注季度频率的预测，然后只关注增长率而不是水平指数。对预测的判断是在对季度增长率的预测中临时添加的。 11.通货膨胀仪表板现在提供了一个固定且连贯的系统，用于自下而上地构建CPI预测。该系统从核心、食品和能源通胀水平指数的NTF模型的月度季节性调整预测开始。可以逐月向三组添加判断。然后将包括判断在内的预测汇总为总体CPI和季度指数的预测，并为政策模型构建增长率。 12.通货膨胀仪表板高度自动化，易于在预测轮之间更新它为通胀团队提供每月频率的预测，从而允许相对于预测实时监控每月