Academia de Studii Economice Bucuresti

Amfiteatru Economic
AN ECONOMIC AND BUSINESS RESEARCH PERIODICAL
Facultatea de Business si Turism

Previziunea inflației în Balcanii de Vest și UE: o comparație între modelele Holt-Winters, ARIMA și NNAR

Autor:Vesna Karadzic și Bojan Pejovic

JEL:C51, C53, E31, E37

DOI:10.24818/EA/2021/57/517

Cuvinte cheie:inflație, modele Holt-Winters, modele de medie mobilă integrată autoregresivă (Autoregressive Integrated Moving Average models), modele de regresie automată a rețelelor neuronale (Neural Network Auto-regression models), prognoză

Abstract:
Scopul acestei lucrări este de a compara acuratețea celor trei tipuri de modele: modele de medie mobilă integrată autoregresivă (Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)), modelele Holt-Winters și modelele de regresie automată a rețelelor neuronale (Neuro Network Auto-Regressive (NNAR)) în previzionarea Indexului Armonizat al Prețurilor de Consum (IAPC) pentru țările Uniunii Europene și Balcanii de Vest (Muntenegru, Serbia și Macedonia de Nord). Modelele sunt comparate pe baza valorilor ME, RMSE, MAE, MPE, MAPE, MASE și Theil's U pentru prognoza în afara eșantionului. Constatarea cheie a acestei lucrări este că modelele NNAR oferă cea mai exactă prognoză pentru țările din Balcanii de Vest, în timp ce modelul ARIMA oferă cea mai exactă prognoză a inflației pe douăsprezece luni în țările membre UE. Metoda Holt-Winters (aditivă și multiplicativă) s-a dovedit a fi cea de-a doua cea mai bună metodă în cazul ambelor grupuri de țări. Rezultatele obținute corespund faptului că Uniunea Europeană implementează o politică de direcționare strictă a inflației de mult timp, astfel încât modelele ARIMA oferă cea mai exactă prognoză a valorilor viitoare ale inflației. În țările din Balcanii de Vest, politica de direcționare nu este implementată în același mod, iar modelele NNAR sunt mai bune pentru previzionarea inflației.
designed by Soft Expert & hosted by Host Expert