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Clustering and forecasting inflation expectations using the World Economic Survey : the case of the 2014 oil price shock on inflation targeting countries

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dc.audiencePolicymakerseng
dc.audienceResearcherseng
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dc.audienceStudentseng
dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorZárate-Solano, Héctor Manuel
dc.creatorZapata-Sanabria, Daniel R.
dc.date.accessioned2017-05-04T08:30:10Zeng
dc.date.available2017-05-04T08:30:10Zspa
dc.date.created2017-05-04spa
dc.date.issued2017-05-04eng
dc.description.abstractThis paper examines inflation expectations of the World Economic Survey for ten inflation targeting countries. First, by a Self Organizing Maps methodology, we cluster the trajectory of agents inflation expectations using the beginning of the oil price shock occurred in June of 2014 as a benchmark in order to discriminate between those countries that anticipated the shock smoothly and those with brisk changes in expectations. Then, the expectations are modeled by artificial neural networks forecasting models. Second, for each country we investigate the information content of the quantitative survey forecast by comparing it to the average annual inflation based on national consumer price indices. The results indicate the presence of heterogeneity among countries to anticipate inflation under the oil shock and, also different patterns of accuracy to predict average annual inflation were found depending on the observed inflation trend.eng
dc.format.extent48 páginas : ilustraciones, gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/6306spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6306eng
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la Repúblicaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.993spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No. 993spa
dc.relation.numberBorrador 993spa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/993.htmlspa
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dc.rights.accessRightsOpen Accesseng
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0eng
dc.rights.disclaimerLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.spa
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.bibliographicCitationO. Claveria, E. Monte, S. Torra, A self-organizing map analysis of survey-based agents expectations before impending shocks for model selection: The case of the 2008 nancial crisis, International Economics 146 (2016) 40-58.eng
dc.source.bibliographicCitationA. Jain, J. Mao, K. Mohiuddin, Arti cial neural networks: a tutorial, Computer 29 (3) (1996) 31-44.eng
dc.source.bibliographicCitationG. Zhang, B. E. Patuwo, M. Y. Hu, Forecasting with arti cial neural networks:: The state of the art, International Journal of Forecasting 14 (1) (1998) 35-62.eng
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:993spa
dc.subjectExpectativas de inflaciónspa
dc.subjectAprendizaje automáticospa
dc.subjectMapas autoorganizadosspa
dc.subjectRedes neuronales autorregresivas no linealesspa
dc.subjectEncuestas de expectativasspa
dc.subject.jelC22 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion processeseng
dc.subject.jelC63 - Computational Techniques; Simulation Modelingeng
dc.subject.jelC45 - Neural Networks and Related Topicseng
dc.subject.jelE27 - Consumption, Saving, Production, Investment, Labor Markets, and Informal Economy: Forecasting and Simulation: Models and Applicationeng
dc.subject.jelC02 - Mathematical Methodseng
dc.subject.jelspaE27 - Consumo, ahorro, producción, inversión e economía informal: Predicción y simulación; Modelos y aplicaciónspa
dc.subject.jelspaC02 - Métodos matemáticosspa
dc.subject.jelspaC22 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusiónspa
dc.subject.jelspaC45 - Redes neuronales y temas relacionadosspa
dc.subject.jelspaC63 - Técnicas de computación; modelos de simulaciónspa
dc.subject.keywordInflation expectationseng
dc.subject.keywordMachine learningeng
dc.subject.keywordSelf-organizing mapseng
dc.subject.keywordNonlinear autoregressive neural networkeng
dc.subject.keywordExpectation surveyseng
dc.subject.lembEconomía -- Encuestas -- 2014spa
dc.subject.lembPetróleo -- Precios -- Encuestas -- 2014spa
dc.subject.lembÍndice de precios al consumidor -- 2014spa
dc.subject.lembPronóstico de la economíaspa
dc.titleClustering and forecasting inflation expectations using the World Economic Survey : the case of the 2014 oil price shock on inflation targeting countrieseng
dc.typeWorking Papereng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaDocumentos de trabajospa

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Borradores de Economía No. 993
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