title: Indicator Models of Core Inflation for Canada
Creators: name: Dion, Richard
Publisher: name: Bank of Canada
Year: 1999

description: When there is uncertainty about estimates of the margin of unused capacity in the economy, examining a range of inflation indicators may help in assessing the balance of risks regarding the outlook for inflation. This paper tests a wide range of observable variables for their leading-indicator properties with respect to core inflation, including: commodity prices, cost indicators, measures of capacity pressures in labour and product markets, and components of the consumer price index (CPI) itself. After a preliminary screening of indicators using Granger causality tests, estimated bivariate indicator models generate post-sample static forecasts one quarter ahead and two quarters ahead over the period 1995(Q1)–1999(Q1). A ridge regression technique is used to optimally combine selected bivariate forecasts into multivariate forecasts. The root-mean-squared errors of both the bivariate and multivariate forecasts are compared with those of benchmark models—a Phillips curve, an autoregressive model, and two naive models. The results show that several indicator models generate lower forecast errors than the benchmark models over the post-sample period. Several CPI components, as well as the Bank of Canada commodity price index in U.S. dollars, the industrial product price index for electrical products, the average prices for resale housing in four major cities, and the ratio of unfilled orders to shipments in manufacturing are among the best predictors of core inflation. The paper also briefly discusses the limitations of indicator models, including the possibility that predictions from such models may not tell us much about the underlying pressure of demand on production capacity or the fundamental trend in inflation.
description: Quand les estimations de la marge de capacités inutilisées dans l'économie sont entachées d'incertitude, l'examen d'une gamme d'indicateurs de l'inflation peut aider à évaluer les risques de hausse ou de baisse de l'inflation dans l'avenir. L'auteur de l'étude met à l'essai toute une série de variables observables — les prix des produits de base, des indicateurs de coûts, des mesures des pressions s'exerçant sur le marché des produits et le marché du travail et même des composantes de l'indice des prix à la consommation (IPC) — afin d'établir si ces variables sont des indicateurs avancés de l'inflation mesurée par l'indice de référence (l'IPC hors alimentation, énergie et effet des impôts indirects). Après avoir effectué une première sélection parmi ces indicateurs au moyen de tests de causalité à la Granger, l'auteur se sert des modèles indicateurs à deux variables estimés pour produire des prévisions hors échantillon dans un cadre statique aux horizons d'un trimestre et de deux trimestres pour la période allant du premier trimestre de 1995 au premier trimestre de 1999. Il fait appel à la technique de régression ridge pour combiner de façon optimale certaines des prévisions tirées des modèles à deux variables. Les erreurs quadratiques moyennes de toutes ces prévisions sont comparées à celles d'autres modèles servant de référence : un modèle représentant la courbe de Phillips, un modèle autorégressif et deux modèles très élémentaires. D'après les résultats, plusieurs modèles indicateurs sont assortis d'erreurs de prévision inférieures à celles générées par les modèles de référence au delà de la période d'estimation. Plusieurs composantes de l'IPC, de même que l'indice des prix (exprimés en dollars É.-U.) des produits de base établi par la Banque du Canada, la composante de l'indice des prix des produits industriels applicable aux produits électriques, les prix moyens de revente des maisons dans quatre grandes villes et le ratio des commandes en carnet aux expéditions de biens manufacturés figurent parmi les meilleurs indicateurs de l'inflation mesurée par l'indice de référence. L'auteur évoque brièvement les limites des modèles indicateurs, notamment la possibilité que les prévisions tirées de ces modèles nous apprennent peu de choses sur les pressions latentes de la demande sur les capacités de production ou la tendance fondamentale de l'inflation.