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SAPI und disaggregierte Preisanalyse* Annette Fröhling 22. Konferenz “Messung der Preise”, 7.-8. Juni 2018 Düsseldorf *Dieser Beitrag spiegelt die persönliche Auffassung der Autorin wider, die nicht notwendigerweise der Auffassung der Deutschen Bundesbank entspricht.

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SAPI und disaggregierte Preisanalyse*

Annette Fröhling22. Konferenz “ Messung der Preise” , 7.-8. Juni 2018 Düsseldorf

*Dieser Beitrag spiegelt die persönliche Auffassung der Autorin wider, die nicht notwendigerweise der Auffassung der DeutschenBundesbank entspricht.

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SAPI =

Sustained Adjustment in the Path of Inflation

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Konditionierung des erweiterten Ankaufsprogramms der E ZB auf SAPI

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• EZB-Ratssitzung am 22. Januar 2015:

o Erweitertes Programm zum Ankauf von Vermögenswerten…

o …bis eine nachhaltige Korrektur der Inflationsentwicklung zu erkennen ist, die im Einklang steht mit dem Ziel, mittelfristig Inflationsraten von unter, aber nahe 2 % zu erreichen.

� “until we see a sustained adjustment in the path of inflation which is consistent with our aim of achieving inflation rates below, but close to, 2% over the medium term”

• Bestätigung auf der EZB-Ratssitzung am 26. April 2018:

“we confirm that our net asset purchases … are intended to run … in any case until the Governing Council sees a sustained adjust ment in the path of inflation consistent with its inflation aim”

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Drei SAPI-Kriterien*

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(1) Konvergenz : Mittelfristige Erreichung Preisstabilitätsziel.

(2) Belastbarkeit : Zuversicht, dass Preisstabilitätsziel auch ohnegeldpolitische Sondermaßnahmen erreicht wird.

(3) Vertrauen , dass tatsächlich Stabilisierung der Inflationsrate auf höheremNiveau.

� Bestimmung des Inflationstrends auf Basis eines möglic hstbreiten Datensatzes .

*Vgl. z.B. Folie 7 der Rede von Peter Praet zu “Global Monetary Policies – Similarities and divergences on the way to the new normal” am 8.2.2018; https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/annex/ecb.sp180208_1_slides.en.pdf?6fab4deea37ca835d951426956f5e7f1 (geladen am 29.5.2018).

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“Bestimmung des Inflationstrends auf Basis eines mögli chstbreiten Datensatzes”: Beispiel Deutschland

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• Datenbank für Deutschland mit rund 40 Indikatoren.

• Daten-Gruppen :

1. Kernraten / zugrunde liegende Inflation

2. Inländischer Preis-/Kostendruck

3. Externer Preis-/Kostendruck

4. Auslastungsgrad

5. Inflationserwartungen

• (Grafische) Verdichtung zur Identifikation des zugrunde l iegenden Trends.

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Datenmaterial nach Gruppen

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Kernraten / zugrunde liegende Inflation (12 Indikatore n)

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Übrige Daten-Gruppen (standardisierte und zT. invertierte Werte)

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Trendidentifikation

nach Gruppen

durch synthetische Indikatoren

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Drei Arten synthetischer Indikatoren

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Für jeden Indikatorenblock:

• Ermittlung der ersten Hauptkomponente durch

Hauptkomponentenanalyse (PCA).

• Diffusionsindex : Prozentualer Anteil derjenigen Indikatoren, die im

Vergleich zum gleitenden 3-Jahresdurchschnitt höhere Werte

aufweisen.

• RMSE-basierter Indikator: Verwendung der Prognosegüte zur

Gewichtung der einzelnen Indikatoren.

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Konstruktion RMSE-basierter Indikatoren

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• ARDL-Modell für jede Variable ��,

mit der HVPI-Vorjahrsrate �� als abhängiger Variable:

π� = c + ∑ ��� � π��� + ∑ ��

�� � x��� + ε�

Auswahl optimaler Lag-Längen mit Akaike Information Criterions (AIC)

• Rekursive Prognoseevaluation ; Start: Q1/1999 bis Q1/2008;

Inflationsprognose bis t+8.

• Berechnung des mittleren quadrierten Fehlers (RMSE) für jeden

Prognosezeitraum und des aggregierten RMSE durch Mittelung über

gesamten Evaluationszeitraum.

• Blockweise Gewichtung der jeweiligen Variable im RMSE-basierten

Indikator mit reziprokem aggregierten RMSE.

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RMSEs für Kernraten / zugrunde liegende Inflation

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Synthetische Indikatoren: Kernraten / zugrunde liegend e Inflation

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Synthetische Indikatoren: Übrige Daten-Gruppen

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Inländischer Preis-/Kostendruck

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An

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Diffusionsindex HVPI

Erste Hauptkomponente (PCA) RMSE-Indikator

Externer Preis-/Kostendruck

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Auslastungsgrad

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Inflationserwartungen

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Trendidentifikation

auf Basis des gesamten Datensatzes

(historische Verteilungen)

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Inflation Dashboard für Deutschland (standardisierte Werte)

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Heatmap (alle Indikatoren)

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Zusammenfassung

• SAPI geht deutlich über Betrachtung einzelner Kernraten hi naus.

• Zusätzlich Betrachtung von verschiedensten Inflationsdeterminanten.

• Fokus auf einzelne Indikatoren zu kurz gegriffen,

da z.T. blockweise Streuung recht hoch.

• Detaillierte Informationen zu COICOP-Untergruppen helfen bei der

Identifikation des zugrunde liegenden Preistrends.

• Für Deutschland zeigen SAPI-Indikatoren nachhaltigen Ans tieg der

Inflation an.

• Die meisten Indikatoren sind tendenziell aufwärts gerichtet.

• Insbesondere Variablen zum Auslastungsgrad am oberen Rand der

historischen Verteilung, aber auch inländischer Preisdruck und Kernraten.

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Vielen Dank!

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Anhang

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Heatmap (COICOP-Viersteller, Deutschland)

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Heatmap (COICOP-Viersteller, Euroraum )

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Spannweite von Indikatoren der zugrunde liegenden Infla tion

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