N. 1027 - La distribuzione condizionale delle previsioni di inflazione dell'area dell'euro

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di Fabio Busetti, Michele Caivano e Lisa Rodano luglio 2015

Le previsioni di inflazione formulate dalle banche centrali sono spesso presentate sia come stime puntuali sia sotto forma di distribuzioni di probabilità (fan charts), al fine di mettere in evidenza l’incertezza e la possibile presenza di rischi asimmetrici intorno allo scenario centrale. Nei periodi più recenti tale incertezza è significativamente aumentata, soprattutto nell’area dell’euro dove l’inflazione è stata sistematicamente sovrastimata ed è rimasta a lungo al di sotto del livello coerente con la definizione di stabilità dei prezzi.

Il lavoro propone un approccio basato su regressioni quantiliche per valutare le proprietà della distribuzione dell’inflazione dell’area dell’euro, condizionale a un insieme di determinanti, tra cui l’output gap, il prezzo del petrolio, il tasso di cambio effettivo nominale. 

In particolare vengono separatamente modellati i percentili della distribuzione di inflazione tra il 5° e il 95°, ipotizzando una relazione lineare, in ciascuno di essi, tra l’inflazione e le sue determinanti; i coefficienti della relazione possono variare nelle diverse regioni della distribuzione.

Il processo dell’inflazione risulta significativamente più persistente nei percentili più bassi della distribuzione. Realizzazioni di shock idiosincratici negativi che allontanano l’inflazione dalla propria media condizionata sarebbero pertanto più difficili da contrastare rispetto a shock positivi. Le condizioni cicliche tendono invece ad avere un impatto maggiore nei percentili elevati dell’inflazione; l’impatto del tasso di cambio è relativamente più accentuato nelle code della distribuzione, quello del prezzo del petrolio è invece uniforme.

I risultati del lavoro suggeriscono che il modello di inflazione basato sulle regressioni quantiliche presenta complessivamente una migliore aderenza ai dati rispetto a un modello alternativo caratterizzato da volatilità variabile nel tempo.

Inoltre, le previsioni della distribuzione dell’inflazione ottenute con i modelli di regressione quantilica risultano generalmente più accurate di quelle di modelli alternativi tra 1 e 4 trimestri in avanti.

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