Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Consumer price index (CPI)
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1

Obciążenie wskaźnika cen towarów i usług konsumpcyjnych wynikające z substytucji dóbr

100%
Białek J.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2014
|
issue 10
30-38
XX
W cytowanej literaturze najwięcej uwagi poświęca się obciążeniu CPI wynikającemu z substytucji dóbr. W opracowaniu oszacowano ten rodzaj obciążenia CPI przy zastosowaniu różnych indeksów superlatywnych, zaimplementowano alternatywną metodę pomiaru tego wskaźnika służącą redukcji jego obciążenia oraz wyznaczono optymalną wartość parametru o występującego w tej metodzie. (fragment tekstu)
EN
The paper discusses the CPI substitution bias calculating. The bias is calculated using some known, superlative price indices for Polish data. Additionally, some price index formula are implemented that is not superlative, but it leads to the substitution bias reduction. (original abstract)
2
Publication available in full text mode
Content available

Prognozowanie wybranego subindeksu CPI przy użyciu danych Google Trends

84%
Marynowska A.
Studia Ekonomiczne
|
2018
|
vol. 375
55-72
PL
Prognozy inflacji mają bezpośredni wpływ na prowadzenie polityki monetarnej państwa oraz odgrywają dużą rolę w uświadamianiu społeczeństwa o potrzebie wprowadzenia ewentualnych zmian w sposobie jej prowadzenia. W celu zapewnienia trafności konstruowanych prognoz stale poszukuje się zmiennych, które istotnie wpływają na inflację. Celem artykułu jest sprawdzenie, czy dane udostępniane przez serwis Google Trends mogą poprawić dokładność prognoz komponentów CPI związanych z sektorem transportowym. Dla każdego z subindeksów zbudowano modele prognostyczne uwzględniające zmienne wpływające na poziom wybranych cen, modele wzbogacone o hasła z wyszukiwarki Google i modele zawierające w swojej specyfikacji wspólne czynniki opisujące zmienność 32 wybranych haseł Google.
EN
Inflation forecasts determine the monetary policy and can be treated as a way of raising society’s awareness of the fact that it needs certain adjustments. Experts continuously seek for the adequate variables that affect the level of inflation. In this paper the author examines whether Google Trends improve forecast of three chosen CPI components related to transport. The Author created a prognostic model for each of the components. Created models include: independent variables such as oil price and rate of excise duty, chosen variables together with statistics provided by Google Trends or principal components (explaining 32 google variables’ volatility) accordingly.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.