البنك المركزي الأوروبي يقدّم نموذج Deep-π* لتقدير اتجاه التضخم عبر الشبكات العصبية

ما هو نموذج Deep-π*؟

نشر البنك المركزي الأوروبي ورقة بعنوان «Deep-π*: a neural network estimate of trend inflation». تعتمد معظم النماذج التجريبية لاتجاه التضخم على فكرة المسار العشوائي الكامن الذي تحرّكه صدمات غير مرصودة، ولذلك لا تستطيع تحديد الظروف الاقتصادية التي تحرّكه. أما النموذج الجديد فيجعل التغيرات في الاتجاه دالة قد تكون غير خطية لعدد كبير من المؤشرات الاقتصادية الكلية، وتُقدَّر بالشبكات العصبية. وتتيح قيم شابلي (Shapley) نسب كل حركة في الاتجاه إلى المؤشرات التي تقف وراءها.

اتجاهان: حالي واستشرافي

يعرّف النموذج اتجاهاً حالياً يلائم التضخم في الوقت الراهن، واتجاهاً استشرافياً يتنبأ بأفضل صورة بالتضخم خلال العام التالي. وفي بيانات الولايات المتحدة كانت المتغيرات المتعلقة بسوق العمل أكبر المساهمين في ارتفاع الاتجاه الحالي بعد الجائحة. في المقابل ارتفع الاتجاه الاستشرافي في وقت أبكر، وكان النشاط الحقيقي وسوق العمل والنقد والائتمان أبرز المحركات منذ بداية الجائحة، وبلغ ذروته قبل الاتجاه الحالي بفترة تتراوح بين ثمانية واثني عشر شهراً. وتجاوز الاتجاهان معظم تحركات أسعار الطاقة والسلع الأساسية.

الأداء مقارنة بالنماذج التقليدية

تشير الورقة إلى أن مساهمات المؤشرات غير خطية وتتضمن تفاعلات كبيرة فيما بينها. وعند إعادة تقدير النموذج كل شهر خلال موجة التضخم، تنبأ بالتضخم بدقة أكبر من نموذج UC-SV المعتاد ومن المسار العشوائي. وفي مطلع عام 2021، حين توقع المحللون المهنيون تضخماً لا يتجاوز 3%، كان الاتجاه الاستشرافي يشير بالفعل إلى ارتفاع في التضخم المستمر.

ملاحظات للتداول بالمستشارين الآليين (EA)

هذه الورقة بحثية ولا تمثل قراراً نقدياً مباشراً، لكن أي نقاش حول اتجاه التضخم قد ينعكس على توقعات السياسة النقدية. وتتسم ساعات صدور البيانات والتصريحات المهمة عادةً بتقلبات مرتفعة واتساع في فروق الأسعار (السبريد). ويمكن للمتداولين دراسة إيقاف المستشارين الآليين مؤقتاً حول أوقات هذه الإصدارات.