Forecasting consumer price index in Ukraine with regression models and adaptive Kalman filter

Abstract

The paper considers the problem of short term forecasting of consumer price index using regression models and adaptive Kalman filter. The main purpose of the study is constructing of high quality model for forecasting of consumer price index and application of Kalman filter for computing optimal estimates of states for the process under investigation. The basic results of the study are as follows: two modifications of the Kalman filter (ordinary and adaptive), directed towards estimation of covariances for stochastic state disturbances and measurement errors. Alternative short term forecasts are generated with regression models and Kalman filters. A comparative analysis of results achieved is given. The necessary statistical data was taken from Ukrainian economy in transition.

Роботу присвячено розв’язанню задачі короткострокового прогнозування індексу споживчих цін в Україні на основі регресійних моделей і адаптивного фільтра Калмана. Побудовано адекватну модель для прогнозування індексу споживчих цін і застосовано адаптивний фільтр Калмана для отримання оптимальних оцінок стану досліджуваного процесу і обчислення короткострокового прогнозу. Основні результати роботи: реалізація і застосування двох модифікацій фільтра Калмана (звичайний та адаптивний), орієнтовані на оцінювання коваріацій випадкових збурень стану та похибок вимірів. Альтернативні регресійні моделі та оцінки короткострокових прогнозів, отримані на основі фільтра. Надано порівняльний аналіз отриманих результатів. Для аналізу використано статистичну інформацію перехідної економіки України.

Работа посвященя решению задачи краткосрочного прогнозирования индекса потребительских цен в Украине на основе регрессионных моделей и адаптивного фильтра Калмана. Построена адекватная модель для прогнозирования индекса потребительских цен и использован адаптивный фильтр Калмана для получения оптимальных оценок состояний исследуемого процесса и краткосрочных прогнозов. Основные результаты работы: две модификации фильтра Калмана (обычный и адаптивный), ориентированные на оценивание ковариации случайных возмущений состояния и погрешностей измерений. Альтернативные регрессионные модели и оценки краткосрочных прогнозов получены при помощи фильтра. Дан сравнительный анализ достигнутых результатов. Для анализа использована статистическая информация переходной экономики Украины.