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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Updating CPI Weights Through Compositional VAR Forecasts: An Application to the Italian Index

verfasst von : Lisa Crosato, Biancamaria Zavanella

Erschienen in: Studies in Theoretical and Applied Statistics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Worldwide, monthly CPIs are mostly calculated as weighted averages of price relatives with fixed base weights. The main source of estimation of CPI weights are National Accounts, whose complexity in terms of data collection, estimation of aggregates and validation procedures leads to several months of delay in the release of the figures. This ends up in a non completely consistent Laspeyres formula since the weights do not refer to the same period as the base prices do, being older by one year and then corrected by the elapsed inflation. In this paper we propose to forecast CPI weights via a compositional VAR model, to obtain more updated weights and, consequently, a more updated measure of inflation through CPIs.

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Fußnoten
1
This methodology holds for the main National index, NIC, as well as for the European Harmonized index HCPI. Both are chained Laspeyres indexes.
 
2
European Classification of Individual Consumption according to Purpose.
 
3
Other sources of information on Household expenditures, both official and nonofficial, are exploited.
 
4
All weights indicate by capital W are before normalization just to highlight their temporal structure.
 
Literatur
1.
Aitchison, J.: The Statistical Analysis of Compositional Data. Monographs on Statistics and Applied Probability, 416 p. Chapman & Hall Ltd., London (1986) (Reprinted in 2003 with additional material by The Blackburn Press)
2.
Barcelo-Vidal, C., Aguilar, L., Martín-Fernández, J.A.: Compositional VARIMA Time Series, pp. 91–107. Wiley (2011)
3.
Consumer Price Indices Technical Manual, 2014 ed. Office for National Statistics, UK
4.
Egozcue, J.J., Pawlowsky-Glahn, V., Mateu-Figueras, G., Barcelo-Vidal, C.: Isometric logratio transformations for compositional data analysis. Math. Geol. 35(3), 279–300 (2003)MathSciNetCrossRefMATH
5.
ILO Manual on CPI: Consumer Price Index Manual: Theory and Practice. Published for ILO. IMF, OECD, UN, Eurostat, The World Bank by ILO, Geneva (2004)
6.
Kynčlová, P., Filzmoser, P., Hron, K.: Modeling compositional time series with vector autoregressive models. J. Forecast. 34(4), 303–314 (2015)MathSciNetCrossRefMATH
7.
Mostacci, F.: Aspetti teorico-pratici per la costruzione di indici dei prezzi al consumo, Documenti ISTAT (2004)
8.
Velu, R., Reinsel, G.C.: Multivariate Reduced-rank Regression: Theory and Applications, vol. 136. Springer Science & Business Media (2013)
Metadaten
Titel
Updating CPI Weights Through Compositional VAR Forecasts: An Application to the Italian Index
verfasst von
Lisa Crosato
Biancamaria Zavanella
Copyright-Jahr
2018
Buch
Studies in Theoretical and Applied Statistics

Print ISBN: 978-3-319-73905-2

Electronic ISBN: 978-3-319-73906-9

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-73906-9_15

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