Authors

Abstract

Inflation rate is one of the key macroeconomic variables that policymaking institutions and central banks in particular, need to forecast accurately for several periods ahead in order to make proper policies. Direct and iterated methods are two common techniques which are suggested in the literature for multi-period forecasting. In this paper, using a wide range of quarterly economic variables we compare the performance of these two techniques in real time forecasting of inflation in Iran. The results show that as the forecast horizon increases, iterated method outperforms direct method. For the information criteria which select shorter lags (e.g. Schwarz criterion), direct method and iterated method performs better in short forecast horizons (1 and 2 periods ahead) and long forecast horizons (3 and 4 periods ahead), respectively, while for the information criteria which select longer lags (e.g. Akaike criterion), iterated method generally performs better, irrespective of the forecast horizon.

Keywords

برکچیان، سید مهدی و کرمی، هومن (1392)، «بررسی عملکرد مدل خودرگرسیون در پیش‌بینی تورم ایران»، پژوهش‌های پولی و بانکی، در حال انتشار.
حنفی‌زاده، پیام، پورسلطانی، حسین و ساکتی، پریسا (1386)، «بررسی مقایسه‌ای توان پیش‌بینی شبکه‌های عصبی مصنوعی با روش توقف زودهنگام و فرآیند سری زمانی خودبازگشت در برآورد نرخ تورم»، مجله تحقیقات اقتصادی، شماره 81: 25-35.
حیدری، حسن (1390)، «مدل VAR جایگزین برای پیش‌بینی تورم ایران: کاربردی از تبدیل Bewley»، پژوهشهای اقتصادی ایران، شماره 46: 77-96.
حیدری، حسن (1391)، «ارزیابی مدل‌های BVAR جایگزین در پیش‌بینی تورم ایران»، پژوهشهای اقتصادی ایران، شماره 50: 65-81.
عطریانفر، حامد و برکچیان، سیدمهدی (1392)، «ارزیابی عملکرد روش‌های ترکیب پیشبینی در پیش‌بینی زمان حقیقی نرخ تورم در ایران»، پژوهش‌های پولی و بانکی، شماره 18: 23-57.
عطریانفر، حامد و برکچیان، سیدمهدی (1390)، «ارزیابی محتوای اطلاعاتی متغیرهای اقتصادی برای پیش‌بینی نرخ تورم در ایران»، پول و اقتصاد، شماره 8: 1-41.
مشیری، سعید (1380)، «پیش‌بینی تورم ایران با استفاده از مدل‌های ساختاری، سری‌های زمانی و شبکه‌های عصبی»، مجله تحقیقات اقتصادی، شماره 58: 147-184.
Clark, T. E., and McCracken, M. W. (2001), “Tests of Equal Forecast Accuracy and Encompassing for Nested Models’, Journal of Econometrics, 105: 85-100.
Croushore, D., and Stark,T. (2003)< “A Real-Time Data Set for Macroeconomists: Does the Data Vintage Matter?”, The Review of Economics and Statistics, 85, no. 3: 605-617.
Golinelli, R., and Parigi, G. (2008), “Real-Time Squared: A Real-Time Data Set for Real-Time GDP Forecasting”, International Journal of Forecasting, 24: 368–385.
Heij, Christiaan, Dick van Dijk, and Patrik J. F. Groenen. (2008), “Macroeconomic Forecasting with Matched Principal Components”, International Journal of Forecasting, 24: 87-100.
Heij, Christiaan, van Dijk, Dick,and Groenen, Patrick J.F. (2011),
“Real-Time Macroeconomic Forecasting with Leading Indicators: An Empirical Comparison”, International Journal of Forecasting, 27: 466–481.
Ing, Ching-Kang (2003), “Multistep Prediction in Autoregressive Processes”, Econometric Theory, 19, no. 02: 254-279.
Kang, In-Bong (2003), “Multi-Period Forecasting Using Different Models for Different Horizons: An Application to U.S. Economic Time Series Data”, International Journal of Forecasting, 19: 387-400.
Liu, Dandan and Dennis W. Jensen. (2007), “Macroeconomic Forecasting Using Structural Factor Analysis”, International Journal of Forecasting, 23: 655-677.
Marcellino, Massimiliano, Stock, James H., and Watson,Mark W. (2006), “A Comparison of Direct and Iterated Multistep AR Methods for Forecasting Macroeconomic Time Series”, Journal of Econometrics, 135: 499-526.
Pesaran, M. Hashem, Pick, Andreas, and Timmermann,Allan(2011), “Variable Selection, Estimation and Inference for Multi-Period Forecasting Problems”, Journal of Econometrics, 164, no. 1: 173–187.
Proietti, Tommaso (2011), “Direct and Iterated Multistep AR Methods for Difference Stationary Processes”, International Journal of Forecasting, 27, no. 2: 266-280.
Stark, T., and Croushore, D. (2002), “Forecasting with a Real-Time Data Set”, Journal of Macroeconomics, 24: 507-531.
Stock, James, and Mark Watson. (2002), “Macroeconomic Forecasting Using Diffusion Indexes”, Journal of Business and Economic Statistics, 20: 147-162.
West, K. D. (1996), “Asymptotic Inference about Predictive Ability”, Econometrica, 64: 1067-1084.