Forecasting euro area inflation using a huge panel of survey expectations
利用大规模调查预期序列预测欧元区通胀AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以大量调查预期时间序列预测通胀及其分项，直接支持预测与时间序列分类。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
利用大规模调查预期序列预测欧元区通胀
- 研究问题
- 企业和消费者关于未来经济的广泛调查预期，能否帮助预测欧元区通胀及其主要分项，并识别通胀尾部风险？
- 方法与思路
- 作者将欧盟委员会企业与消费者调查中的大量预期时间序列纳入计量模型，利用计算统计方法进行后验模拟和推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，多类调查问题具有通胀预测信息，作用不限于通胀预期问题；企业预期的预测信息似乎多于消费者预期。
- 阅读关注点
- 应核对预测窗口、数据发布时点、基准模型、后验计算方法，以及总体预测和尾部风险预测分别采用的评价指标。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未给出预测误差、改善幅度、显著性检验或尾部风险定义。
原文摘要
In this paper, we forecast euro area inflation and its main components using an econometric model which exploits a massive number of time series on survey expectations for the European Commission's Business and Consumer Survey. To make estimation of such a huge model tractable, we use recent advances in computational statistics to carry out posterior simulation and inference. Our findings suggest that the inclusion of a wide range of firms and consumers' opinions about future economic developments offers useful information to forecast prices and assess tail risks to inflation. These predictive improvements do not only arise from surveys related to expected inflation but also from other questions related to the general economic environment. Finally, we find that firms' expectations about the future seem to have more predictive content than consumer expectations.