ECB Perkenalkan Deep-π*, Estimasi Tren Inflasi Berbasis Jaringan Saraf Tiruan

Pendekatan baru untuk tren inflasi

Bank Sentral Eropa (ECB) memublikasikan Deep-π*, model estimasi tren inflasi. Sebagian besar model empiris memperlakukan tren inflasi sebagai random walk laten yang digerakkan guncangan tak teramati, sehingga tidak bisa menjelaskan kondisi ekonomi apa yang menggerakkannya. Deep-π* menjadikan inovasi pada tren sebagai fungsi, yang mungkin nonlinear, dari banyak indikator makroekonomi dan diestimasi dengan jaringan saraf. Nilai Shapley dipakai untuk mengaitkan setiap pergerakan tren dengan indikator di baliknya.

Dua definisi tren

Dua fungsi kerugian yang saling melengkapi menghasilkan tren saat ini, yang menyesuaikan inflasi hari ini, dan tren berwawasan ke depan, yang paling baik memprediksi inflasi setahun ke depan.

Temuan pada data AS

Pada data Amerika Serikat, variabel terkait ketenagakerjaan menjadi kontributor terbesar kenaikan tren saat ini pascapandemi. Tren berwawasan ke depan naik lebih awal, dengan aktivitas riil, ketenagakerjaan, serta uang dan kredit sebagai pendorong utama sejak awal pandemi, dan mencapai puncak delapan hingga dua belas bulan sebelum tren saat ini. Kedua tren sebagian besar mengabaikan pergerakan harga energi dan komoditas. Kontribusi indikator bersifat nonlinear, dengan interaksi yang cukup besar di antara indikator.

Saat diestimasi ulang setiap bulan selama lonjakan inflasi, model ini memperkirakan inflasi lebih akurat daripada model UC-SV standar dan random walk. Pada awal 2021, ketika para peramal profesional memperkirakan inflasi 3% atau kurang, tren berwawasan ke depan sudah memberi sinyal peningkatan inflasi yang persisten.

Catatan untuk trading EA

Publikasi riset bank sentral dapat memengaruhi sentimen pasar, sehingga volatilitas bisa meningkat pada jam-jam rilis. Spread berpotensi melebar pada saat itu. Pertimbangkan untuk menjeda EA di sekitar waktu rilis penting dan periksa kembali pengaturan risiko Anda.