Evaluation of wavelet - based core inflation measures : evidence form Peru

Abstract

En el esquema de metas explícitas de inflación y regímenes relacionados, la identificación de la inflación transitoria y las proyecciones de inflación constituyen ingredientes claves para tomar decisiones de política monetaria. Por ello, en la práctica, los bancos centrales usan medidas de inflación subyacente. Este documento construye medidas de inflación subyacente basadas en funciones wavelet y en análisis multi resolución (MRA) para luego evaluar su relevancia para la política monetaria. La construcción de medidas subyacentes con wavelets (WIMS) es relativamente nueva en la literatura y su evaluación no ha sido formalmente realizada, este documento es el primer intento de materializar ambas tareas para el caso del Perú. La otra contribución del documento es la propuesta de dos métodos para evaluar una medida de inflación subyacente: (1) un criterio de largo plazo basado en un SVAR y (2) un criterio basado en capacidad predictiva. La evidencia para el Per muestra que los WIMs son superiores en términos de performance de largo plazo y que estos WIMS pueden mejorar las proyecciones de corto plazo (hasta 6 meses).

Under inflation targeting and other related monetary policy regimes, the identification of non-transitory inflation and forecasts about future inflation constitute key ingredients for monetary policy decisions. In practice, central banks perform these tasks using so-called core inflation measures”. In this paper we construct alternative core inflation measures using wavelet functions and multiresolution analysis (MRA), and then evaluate their relevance for monetary policy. The construction of wavelet-based core inflation measures (WIMs) is relatively new in the literature and their assessment has not been addressed formally, this paper being the first attempt to perform both tasks for the case of Peru. Another main contribution of this paper is that it proposes two alternative criteria for evaluating core inflation measures: (i) a VAR-based long-run criterion, and (ii) forecast-based criteria. Evidence from Peru shows that WIMs are superior in terms of long-run performance, and that they could improve short-term (up-to-6-months) inflation forecasts.