Modelling the Density of Egyptian Quarterly CPI Inflation

This paper aims at modelling the density of quarterly inflation based on time-varying conditional variance, skewness and kurtosis model developed by Leon, Rubio, and Serna (2005). They model higher-order moments as GARCH-type processes by applying a Gram-Charlier series expansion of the normal density function. We estimated seven univariate models, including GARCH-M and TARCH-M models, assuming three different distributions for the error term, namely: normal, student t, and GED distributions. Additionally, the model that allows for non-constant higher order moments, GARCHSK-M, has been estimated. Moreover, the paper utilizes two multivariate models, Dynamic Conditional Correlation (DCC) and Diagonal VECH models to isolate the time-varying conditional correlations between inflation and two financial variables, including growth in domestic credit and real exchange rate. Results revealed the significant persistence in conditional variance, skewness and kurtosis, which indicate high asymmetry of inflation. Diagnostic tests indicated that models with invariant volatility, skewness and kurtosis are inferior to the models that permit them to vary over time. Moreover, depending on models of static historic correlation between inflation and the highly financial variables in order to evaluate inflation dynamic behavior is misleading and is a poor informative. Comparing the predictive power of different models showed that basic models are more accurate in forecasting out-of-sample inflation according to some criterions and GARCHSK-M is better for other criterions. By applying Diebold and Mariano’s (1995) encompassing test, it was found that all models could be combined together to form a more accurate forecast. We have done the combination of forecasts using equal weights, Bayesian Model Averaging (BMA), and Dynamic Model Averaging (DMA). Results of forecast combination showed that the combined forecasts outperform the projection of best single model.  

ملخص

تهدف هذه الورقة إلى نمذجة كثافة التضخم الفصلي المعتمد على الوقت متفاوت التباين المشروط، الإلتواء ونموذج التفرطح التي وضعها ليون، روبيو، وسيرنا (2005). فقد قاموا بخلق نموذج اللحظات العليا كعمليات من نوع GARCH بتطبيق توسيع سلسلة الجرام شارلييه من دالة الكثافة العادية. قدرنا سبعة نماذج لحيد المتغير، بما في ذلك GARCH-M ونماذج TARCH-M، على افتراض ثلاثة توزيعات مختلفة لمصطلح خطأ، وهما: عادي، طالب تي، وتوزيعات GED. بالإضافة إلى ذلك، فإن النموذج الذي يسمح للحظات المرتبة الأعلى الغير ثابتة ، GARCHSK-M. وعلاوة على ذلك، تستخدم ورقة نموذجين متعددا المتغيرات، والارتباط الشرطي الديناميكي (DCC) ونماذج VECH القطري لعزل الارتباطات الوقتية المتفاوتة المشروطة بين التضخم واثنين من المتغيرات المالية، بما في ذلك النمو في الائتمان المحلي وسعر الصرف الحقيقي. وكشفت النتائج استمرار التباين الكبير في المشروط ، الالتواء والتفرطح، والتي تشير إلى عدم التماثل  في ارتفاع التضخم. وأشارت الاختبارات التشخيصية ان النماذج الثابتة مع التقلب، الالتواء والتفرطح أقل شأنا من النماذج التي تسمح لهم بالتغير مع مرور الوقت. وعلاوة على ذلك، اعتمادا على نماذج الارتباط التاريخي الثابت بين التضخم والمتغيرات المالية للغاية من أجل تقييم السلوك الديناميكي للتضخم. وبالمقارنة أظهرت القوة التنبؤية من النماذج المختلفة للنماذج الأساسية هي أكثر دقة في التنبؤ بالتضخم خارج العينة وفقا لبعض المعيارات وGARCHSK-M هو أفضل من معيارات أخرى. من خلال تطبيق ديبولد وماريانو (1995) التي تشمل الاختبار، فقد وجد أن جميع نماذج يمكن الجمع بينها لتشكيل توقعات أكثر دقة. قمنا به من مزيج من التوقعات باستخدام أوزان متساوية، النظرية الافتراضية نموذج متوسط (BMA)، وديناميكية نموذج متوسط (DMA). وأظهرت نتائج الجمع بأن التوقعات المجتمعة تتفوق على توقعات نموذج واحد