ЕЦБ представил Deep-π*: нейросетевую оценку трендовой инфляции и её драйверов

Что предложил ЕЦБ

Большинство эмпирических моделей трендовой инфляции считают её скрытым случайным блужданием, зависящим от ненаблюдаемых шоков. Поэтому такие модели не объясняют, какие экономические условия её двигают. В модели Deep-π* изменения тренда задаются, возможно, нелинейной функцией большого числа макропоказателей и оцениваются нейросетями. Значения Шепли позволяют отнести каждое движение тренда к конкретным индикаторам.

Модель определяет два тренда: текущий, который описывает инфляцию сегодня, и прогнозный, который лучше всего предсказывает инфляцию на следующий год.

Результаты на данных США

• Крупнейший вклад в послековидный рост текущего тренда внесли показатели занятости.
• Прогнозный тренд начал расти раньше. С начала пандемии главными драйверами были реальная активность, занятость, деньги и кредит.
• Прогнозный тренд достиг пика на восемь–двенадцать месяцев раньше текущего.
• Оба тренда в основном не реагировали на колебания цен на энергию и сырьё.
• Вклад индикаторов нелинейный, между ними заметны взаимодействия.

При ежемесячной переоценке во время всплеска инфляции модель прогнозировала точнее стандартной модели UC-SV и случайного блуждания. В начале 2021 года профессиональные прогнозисты ожидали инфляцию не выше 3%, а прогнозный тренд уже указывал на рост устойчивой инфляции.

Заметки для торговли на EA

Публикации по инфляции и оценки центральных банков могут вызывать повышенную волатильность на валютном рынке. В такие часы спреды нередко расширяются. Стоит заранее решить, нужно ли приостанавливать советники на время важных релизов.