11 augustus 2020

Het ramen van de loongroei en prijsinflatie in Nederland met een BVAR-model

Dit Engelstalig achtergronddocument beschrijft een Bayesiaans Vector Autoregressie (BVAR) tijdreeksmodel om de CPB-kortetermijnramingen van de loon- en prijsontwikkeling te ondersteunen.

Het CPB gebruikt al geruime tijd BVAR-modellen ter ondersteuning van de raming van het bbp en de werkloosheid. We hebben nu ook een BVAR-model ontwikkeld voor de raming van de Nederlandse HICP-inflatie en de bruto loonontwikkeling per uur. Het model is geautomatiseerd voor gebruik, geoptimaliseerd voor de beste specificatie, en uitgebreid getest op de nauwkeurigheid van de voorspellingen.

Uit de analyses blijkt dat de BVAR-raming van de HICP-inflatie een kleinere voorspelfout heeft dan de raming voor de loonontwikkeling per uur. Dit betekent dat de BVAR de HICP-inflatie makkelijker kan voorspellen dan de loongroei. Voor de periode 2016 – 2019 is de voorspelfout van de BVAR voor HICP-inflatie vergelijkbaar met de voorspelfout van de CPB-raming. De BVAR voor de loonontwikkeling heeft juist een kleinere voorspelfout dan de CPB-raming. We concluderen daarom dat het BVAR-model een nuttige aanvulling is op het bestaande instrumentarium voor de raming van de loonontwikkeling en de prijsinflatie.

Auteurs

Jurriaan Paans