Dlaczego inflacja spadła, gdy płace grzały jak nigdy?

20 stycznia 2025

To z pozoru proste pytanie okazało się konceptualnie trudne do ugryzienia. Nadal trwają spory co spowodowało, że inflacja zawróciła. Niewiele do tej dyskusji potrafimy wnieść. Skupiliśmy się więc na tym, dlaczego - gdy już zawróciła - spadała w takim, a nie innym tempie mimo silnych wzrostów płac. Podróż okazała się dużo bardziej fascynująca niż sądziliśmy. Mamy nadzieję, że czytelnicy odbędą ją z nami z równą dozą radości.

Na początku 2023 roku inflacja CPI osiągnęła poziomy, których dawno nie widzieliśmy. Ponownie też nie chcemy ich oglądać. Na szczęście to były szczyty i - z krótkimi przerwami - proces obniżania się inflacji trwa. Jest on zakłócany bazą statystyczną, połączoną głównie z włączaniem i wyłączeniem działań osłonowych, czy zmianami cen energii. Kierunek jest jednak klarowny: w dół. Jednocześnie jednak płace hamują znacznie wolniej i obecnie dynamiką ponad dwukrotnie przewyższają wzrost cen (prawy wykres). Gdy zestawimy poziom cen z poziomem płac od momentu, kiedy inflacja zaczęła spadać to zobaczymy, że ten pierwszy rośnie ~~znacząco~~ obecnie znacznie wolniej niż drugi (lewy wykres). Z czego to wynika? Dlaczego inflacja była w stanie istotnie opaść przy tak dużej dynamice płac nominalnych?

Im prostszy model ustalania cen przyjmiemy, tym trudniejsza będzie odpowiedź na zadane pytanie. Zakładając, iż ceny połączone są z płacami produktywnością dojdziemy do wniosku, że tylko znacząca zmiana produktywności mogła pozytywnie wpływać na stabilizację procesów cenowych przy szybko rosnących płacach. Faktycznie, jeśli spojrzeć na dane można dostrzec wyraźne przyspieszenie wzrostu produktywności pracy od 2023 roku, czyli w okresie spowalniania inflacji. Co więcej, we wcześniejszych latach tempo wzrostu produktywności zwolniło w 2019 roku, a wtedy inflacja zaczęła rozpędzać się. Nie jesteśmy w stanie wskazać na ile ruchy te były istotne z punktu widzenia zmian inflacyjnych, gdyż podobne ruchy na inflacji w 2023 roku miały miejsce też w innych krajach UE. Tak czy inaczej, zmiany produktywności zapewne pomogły, ale nie były aż tak znaczące, aby wytłumaczyć cały fenomen opadania inflacji.

Narastanie i opadanie inflacji to skomplikowany i wielowątkowy proces, który nadal nie jest ostatecznie rozpoznany (jeśli tu właśnie czytelniku szyderczo się śmiejesz - to nie parabola, lecz prawda). Innymi słowy, nie istnieje jeden, uniwersalny model, który radzi sobie z przewidywaniem inflacji doskonale (ba, nie ma też takiego, który zawsze dobrze pokaże reakcję gospodarki na szoki). To oczywiste, że my takiego modelu nie posiadamy. Nie posiadamy ani modeli proweniencji DSGE (jak Narodowy Bank Czech), ani dużych modeli ekonometrycznych (jak Narodowy Bank Polski). W codziennej pracy stosujemy znacznie prostsze, ale zwykle skuteczne rozwiązania. Nie wystarczają one jednak do odpowiedzi na pytanie zadane w tytule artykułu, które sprowadza się nie tyle do dekompozycji inflacji na podstawie koszyka (zabieg tyle częsty co błędny, bo nic nie mówi o przyczynowości i następstwach w czasie), lecz wskazania procesów prowadzących do jej opadnięcia. Nie chcemy w tym tekście odpowiedzieć na pytanie, co pozwoliło na przełamanie wzrostów inflacji. Koncentrujemy się na tym, dlaczego po osiągnieciu punktu zwrotnego dalsze spadki inflacji były możliwe mimo kontynuacji szybkich wzrostów wynagrodzeń.

Postanowiliśmy zmierzyć się z problemem empirycznie tzn. pozwolić przemówić danym. W tym celu skonstruowaliśmy model klasy VAR, który z założenia jest modelem a-teoretycznym, tzn. używane w nim zmienne mogą być do pewnego stopnia dowolne. Osią modelu były płace i inflacja. Dobudowaliśmy jednak do nich szereg zmiennych opisujących inne koszty oraz miary popytu (luki popytowej). Nie koncentrowaliśmy się przy tym na inflacji ogółem, lecz podzieliliśmy koszyk inflacyjny na pięć grup: dobra trwałe, dobra nietrwałe, dobra półtrwałe, usługi pracochłonne i usługi niepracochłonne. Założyliśmy tym samym, że proces inflacyjny w różnych segmentach koszyka inflacyjnego może kształtować się w odmienny sposób. Nie zamierzamy w tym miejscu zanudzać czytelnika szczegółami technicznymi, danymi, specyfikacją modelu itp. W celu zachowania klarowności wywodu odłożyliśmy je do załącznika.

Analizowane przez nas grupy towarowe i usługowe mają następujące wagi w koszyku inflacyjnym. Usługi to ćwiartka inflacji, i mniej więcej po połowie można ją podzielić na usługi pracochłonne i niepracochłonne. Cześć towarowa zdominowana jest przez dobra nietrwałe. Cała reszta przy tym blednie, łącznie odpowiadając za 15% koszyka zakupowego.

Towary

Dobra nietrwałe. Obejmują wszystkie towary, które kupowane są w celu natychmiastowej (lub prawie natychmiastowej) konsumpcji. Zaliczamy tutaj żywność, paliwa, ale także energię. Na wykresie poniżej prezentujemy tzw. dekompozycję wariancji cen tego typu dóbr pamiętając, że miary wszystkich zmiennych (oprócz luki popytowej i luki bezrobocia) prezentowane są w ujęciu dynamicznym kw/kw (po szczegóły techniczne odsyłamy do załącznika).

Jak to czytać? Wykres można traktować jako graficzną prezentację istotności wpływu (w czasie) poszczególnych zmiennych na daną inflację (tu dla dóbr nietrwałych). Istotność ta zmienia się w czasie, tzn. gospodarka jako modelowany tutaj system reaguje na niektóre czynniki od razu, a na niektóre z pewnym opóźnieniem. W tym momencie zadajesz zapewne czytelniku pytanie, dlaczego inflację w dużej mierze opisuje... inflacja (kolor jasnoniebieski). Oznacza to, że albo model wyraźnie coś pomija*, albo też inflacja charakteryzuje się dużą inercją i (w zależności od obszaru pokrytego odpowiednim kolorem) powiela się w silny lub słaby sposób. Duże nagromadzenie wysokich słupków jasnoniebieskich z lewej strony (krótkie okresy) oznacza, że inflacja zatrzymuje się jak coś ciężkiego. Mniejsze nagromadzenie przeciwnie - jak coś lekkiego. Gdy uda się ciężką inflację zatrzymać i popchnąć w przeciwnym kierunku - ponownie znów trudno będzie jej zmienić kierunek. Z lekką inflację jest dokładnie odwrotnie. Zwykle niebieskie słupki są niższe w dłuższych okresach. To oznacza, że inflacja z biegiem czasu tak czy siak gubi "ciężar" i wpływają na nią inne zmienne. Gdy jednak niebieskie słupki dominują też z drugiej strony tj. w dłuższym okresie, ciężka inflacja, która raz zmieniła kierunek, później się już tylko zapętla (powiela). Innymi słowy, opadająca inflacja tworzy wtedy opadającą inflację, wznosząca inflacja tworzy wznoszącą inflację (ceteris paribus). Będziemy różnicować inercję krótkoterminową i długoterminową.

* Zrobiliśmy uważną diagnostykę poszczególnych modeli (szacowaliśmy ich dużo), a ostateczny skład modelu zespołowo przedyskutowaliśmy biorąc pod uwagę własności statystyczne i sens. Według naszej najlepszej wiedzy nie mamy powodu, aby przypuszczać, że modele są fundamentalnie złe. Niedoskonałe być może tak, ale kompletnie błędne na pewno nie.

Wracając do wykresu, inflacja dóbr nietrwałych jest w krótkim terminie silnie inercyjna, a więc trudno zmienia kierunek*. W horyzoncie kilku kwartałów kształtowana jest nadal przede wszystkim przez szoki "samych siebie" (traktujmy to jak nagłe skoki cenowe, których nie można przypisać pozostałym zmiennym uwzględnionym w modelu), które tłumaczą ~40% wariancji, w mniejszym stopniu przez ceny żywności i energii (~20%) i w jeszcze nieco mniejszym płace (~15%). Ceny dóbr importowanych oraz wahania kursu walutowego tłumaczą łącznie około 15% zmienności. Jeśli z jakichś powodów inflacja dóbr nietrwałych nagle zawraca, proces łatwo zapętla się w nowym kierunku. Później grają na niej z rosnącym znaczeniem inne instrumenty. To dość typowe dla procesów inflacyjnych i podobne wyniki można znaleźć w innych opracowaniach, także dla innych krajów.

* Autoregresyjna struktura dekompozycji wariancji w 1 okresie wynika z naszej świadomej decyzji, aby zrezygnować z macierzy restrykcji strukturalnych nakładanej na zmienne w okresie 1. Uznaliśmy, że relacje o których piszemy nie są w stanie rozwinąć się szybko, od razu. Silna inercja w 1 kwartale wynika z konstrukcji modelu, a nie charakterystyki szeregów czasowych.

Dobra trwałe. Wszelkie towary, które służą konsumentom długo: AGD, RTV, samochody.

Inflacja dóbr trwałych kształtuje się głównie w oparciu o własne szoki cenowe (~70%), płace (~10%) oraz ceny dóbr importowanych (~10%). Obserwujemy więc potężną inercję. Inflację dóbr trwałych trudno zatrzymać. Jeśli jednak z jakichś powodów zaczyna spadać, potrzebny jest naprawdę silny impuls przeciwny, aby to zmienić (prawdziwe jest oczywiście też stwierdzenie odwrotne). O pochodzeniu tej właściwości możemy tylko spekulować, ale połączenie znaczącej konkurencji, potencjału wzrostu produktywności (automatyzacji) oraz bardzo dużej globalizacji produkcji sprawia, że można było lata temu nawet mówić o trendzie sekularnego spadku cen. Przypomnijmy sobie, że ten fenomen zaprzątał głowy ekonomistów nie tak znów dawno temu. Szok łańcuchów dostaw był tak duży, że inercję dało się złamać. Jest on jednak już za nami, popyt na towary unormował się. Prognoza zapętlenia niskiej inflacji (deflacji?) cen dóbr trwałych to całkiem niezła prognoza.

Dobra półtrwałe. To w pewnym sensie kategoria "wszystko to, co nie jest nietrwałe i trwałe". Znalazły się tu głównie ubrania i buty, prasa, książki.

Było dla nas sporym zaskoczeniem, iż inflacja dóbr półtrwałych ma tak bogatą strukturę dynamiczną z wysokim udziałem wynagrodzeń (35%) oraz pozostałych zmiennych (30%). Owszem, krótkoterminowo inflację dóbr półtrwałych trudno się zawraca. Jeśli jednak już zawróci, to w krótkim okresie jest na autopilocie. Potem dochodzą inne zmienne. Naszym zdaniem jest to całkiem niezłe wyjaśnienie faktu, że wśród różnych inflacji towarów, ta poruszała się w dół bardzo gładko, ze sporym opóźnieniem oraz najwolniej. To też całkiem niezły prognostyk na przyszłość, bo "włączyło się" już krótkookresowe zapętlenie w dół, a inne zmienne nie wydają się poruszać w kierunkach sprzyjających przyspieszeniu cen (wręcz przeciwnie).

Usługi

Usługi pracochłonne. Wszystkie te, które do dostarczenia wartości dodanej wymagają sporego wkładu pracy. Usługi te mają wysoce konkurencyjny charakter w użyciu, tzn. 1 człowiek obsługuje w uproszczeniu 1 zlecenie jednocześnie - gdy usługa jest świadczona, to wszyscy inni muszą czekać. Klasyfikacji dokonywaliśmy "na czuja", opierając się na szczegółowym koszyku inflacyjnym. Przykłady? Usługi stomatologiczne, lekarskie, hydrauliczne, fryzjerskie itp.

Zmienność inflacji cen usług pracochłonnych kształtowana jest "na bogato". Inflacja dość trudno zawraca sama z siebie, ale stosunkowo mocno i szybko zapętla się, jeśli zawróci. Potem kształtować zaczynają ją inne zmienne. Najważniejsze są płace (do 35% w długim horyzoncie), szoki luki bezrobocia (~15%), szoki własne (~25%). Mając z tyłu głowy fakt, że płace ciągle rosną (ledwie lekko spowalniając), a wyraźnie dezinflacyjne elementy dekompozycji wariancji odpowiadają jedynie za niewielki wycinek zmienności, możemy jedynie potwierdzić fakt: ten element inflacji spada relatywnie powoli. Co więcej, brak istotnych skoków (zauważmy jak gładki jest przebieg rocznego szeregu czasowego i jak ospale zmienia kierunki) nie pozwala na nadmierne rozwinięcie elementu szybkiej, dezinflacyjnej reakcji na szoki własne. Ten rodzaj inflacji stosunkowo szybko mógłby się zapętlić, ale nie ma za bardzo z czego, bo porusza się jednocześnie dość ociężale. Inflacja cen usług pracochłonnych będzie nam towarzyszyć jeszcze przez wiele kwartałów. Uwaga jednak, połączenie krótkoterminowej inercji i spadku dynamik płacowych sprawi, że o ile już teraz zapętla się niższa inflacja, wejście do gry niższych płac będzie oznaczać, że niska inflacja zacznie się zapętlać znacznie szybciej. Niech nie zdziwi nas sytuacja, w której ta część inflacji opadnie nagle i będziemy tym zaskoczeni.

Usługi niepracochłonne. Wszystkie te, w których praca jest konieczna, ale dostarczanie wartości dodanej odbywa się w znacząco mniej konkurencyjny sposób (w oparciu o technologię i kapitał). Przykład? telefonia komórkowa, telewizja, usługi finansowe. Ludzie konieczni są, aby obsługiwać procesy i kreować treść, jednak gdy procesy te już działają, może korzystać z nich wiele osób jednocześnie.

W tym przypadku dekompozycja wariacji inflacji cen usług niepracochłonnych jest równie bogata jak w przypadku pracochłonnej ich części. Są jednak subtelne i ważne różnice. Kluczowe determinanty inflacji cen usług niepracochłonnych są aż cztery, a każde odpowiada za nieco ponad 20% zmienności w średnim okresie: ceny żywności i energii, luka stopy bezrobocia, płace oraz szoki własne. W porównaniu do inflacji usług pracochłonnych widzimy większe znaczenie cen żywności i energii oraz mniejsze płac. Jest to poniekąd dość intuicyjne. Inercja jest bardzo podobna i spada w średnim terminie. Podobnie jak w poprzednim przypadku, taka struktura wariancji może sugerować, że ta inflacja spadnie nagle i nieoczekiwanie, gdy minie odpowiedni czas, i kiedy zagrają dodatkowe zmienne poza samą inflacją. To już niedługo.

Co z tego wynika?

1. Udało się formalnie przedstawić, bez żadnych założeń struktury a priori w modelu teoretycznym, co wpływa na zmienność różnych kategorii inflacji w różnych okresach. Udało się ustalić, jaka inflacja ma dużą inercję, a jaka nie. Jaką łatwo zapętlić w krótkim terminie, a jaką trudno.

2. Udało się uchwycić dynamiczną strukturę wpływu poszczególnych zmiennych na siebie. Bez specjalnych niespodzianek względem innych wyników teoretycznych, każdy rodzaj inflacji ma silną inercję w krótkim terminie. W długim bywa już jednak różnie i tu głównie zaczynają "rządzić" inne zmienne: płace, ceny energii, kurs walutowy czy ceny importowane. Zawrócenie inflacji w 2023 roku nie było byle czym, ale niezłym osiągnięciem (lub znaczącym przypadkiem) biorąc pod uwagę jak inercyjna (ciężka) jest inflacja i jak trudno było ją zatrzymać, zwłaszcza że na rozwinięcie wpływu innych zmiennych należało poczekać, bo ich wpływ widoczny jest bardziej w średnim terminie. Ale się udało. Inercja krótkoterminowa i pozostałe zmienne uwzględnione w modelu już pomagają (prócz płac - te nabiorą znaczenia dla inflacji w 2026 roku). Władze monetarne są obecnie w dużo lepszej sytuacji. Osiągnięte niskie poziomy inflacji będą się powielać, jeśli nie dojdzie do niespodziewanych szoków w przeciwnym kierunku.

Podsumujmy to - opisowo, eksponując najważniejsze cechy poszczególnych rodzajów inflacji - poniższa tabelka:

Inflacja cen towarów (75% koszyka zakupowego)
- dobra nietrwałe	W krótkim terminie duża inercja, ale malejąca w dłuższym okresie, kiedy do głosu dochodzą ceny żywności i energii (a więc koszty materiałowe) oraz płace (mało silnie).
- dobra trwałe	Potężna inercja (zawsze). Znikome (ale rosnące w czasie) znaczenie cen dóbr importowanych i płac. Doprowadzenie do deflacji rodzi szanse na powtórzenie okresu 2014-2018 z uwagi na wysoką inercję.
- dobra półtrwałe	Duża inercja tylko w krótkim terminie. Później responsywne na wiele czynników. Rosnąca w czasie rola płac.
Inflacja cen usług (25% koszyka zakupowego)
- pracochłonne	Duża, ale jednocześnie bardzo szybko gasnąca inercja. Rosnące w czasie znaczenie płac oraz luki popytowej. Nastawmy się na niespodziewane spowolnienie tego rodzaju inflacji w 2026 roku (a może i wcześniej).
- niepracochłonne	Duża, ale jednocześnie bardzo szybko gasnąca inercja. Znaczenie płac niższe niż luki popytowej oraz cen żywności i energii. Jak wyżej: nastawmy się na niespodziewane spowolnienie tego rodzaju inflacji w 2026 roku (a może i wcześniej).

3. Powyższe ma fundamentalne znaczenie dla cen usług. Problem "ostatniej mili" w destrukcji inflacji jest ważny, ale najbardziej prawdopodobny stan świata - w którym ceny energii i żywności stabilizują się/spadają, luka popytowa/bezrobocia pozostaje rozwarta, a płace zwalniają - to kierunek inflacji cen usług w dół. Model naszym zdaniem nie nadaje się do kwantyfikacji konkretnego poziomu, do którego zmierzamy, ale jak przytaczaliśmy już w innych publikacjach, 5%-owa inflacja cen usług może być wystarczająca do stabilizacji inflacji w dopuszczalnym paśmie wahań. Nie stanie się to jakoś nadmiernie szybko, ale to już całkiem niedaleko. Niewykluczone, że 5% wcale nie jest podłogą.

4. Wreszcie, celowo na czwartym miejscu, coś co łączy wcześniejsze rozważania (dekompozycja wariancji), kierunek wzajemnego wpływ na siebie zmiennych, siłę tego oddziaływania oraz siłę inercji procesów inflacyjnych: historyczna dekompozycja inflacji. Aby było łatwiej, prezentujemy skalę wyjaśnienia ruchu cen od szczytu do ostatniego kwartału 2024 roku. Pamiętajmy, że chcieliśmy pokazać, że spadki inflacji (spowolnienie zmian cen) były możliwe mimo tego, że płace rosły bardzo szybko. Analizujemy nie tyle to, dlaczego doszło do spadku inflacji, ale to dlaczego była w stanie spadać mimo wzrostu płac.

Jak widać na poniższym rysunku, w każdym przypadku płace podtrzymywały zmiany cen w górę. W tym samym czasie inne czynniki zbijały ją. Ciekawa wydaje się również kwestia odpowiedzi inflacji danego typu na nieoczekiwane zmiany samej siebie (szoki). Tu widać potężne (negatywne) znaczenie inercji w usługach oraz dobrach nietrwałych. Proces ten, z uwagi na relatywnie gładki przebieg szeregu czasowego w obrębie szczytu na przełomie 2022 i 2023 roku prowadził do podtrzymania wysokich (i rosnących cen). Szybki zwrot w towarach trwałych i nietrwałych z kolei - mimo jednak wyższej inercji samego procesu, pozwolił na szybkie zatrzymanie, a następnie pozytywne zapętlenie inflacji w kierunku spadków.

Załącznik: aspekty techniczne

Model VAR (model wektorowej autoregresji) jest modelem empirycznym, który traktuje wszystkie zmienne jako wzajemnie współzależne i endogeniczne. Jego fundamentalna idea opiera się na założeniu, że każda zmienna w systemie może być wyjaśniana poprzez własne opóźnienia oraz opóźnienia pozostałych zmiennych, co pozwala na kompleksowe uchwycenie dynamicznych współzależności między zjawiskami ekonomicznymi. W przeciwieństwie do klasycznych modeli ekonometrycznych, VAR nie wymaga silnych założeń teoretycznych co do kierunku przyczynowości, lecz pozwala na empiryczne odkrycie rzeczywistych powiązań między zmiennymi. Kluczową zaletą tej metody jest możliwość jednoczesnej analizy wpływów wielokierunkowych, funkcji impulsu-odpowiedzi oraz dekompozycji wariancji błędu predykcji, co czyni go niezwykle użytecznym narzędziem w badaniach ekonomicznych.

Dane. W badaniu wykorzystaliśmy indeksy cen konstruowane na podstawie koszyka inflacyjnego GUS, zgodnie z metodyką COICOP: indeks cen towarów; indeks cen dóbr nietrwałych; indeks cen dóbr półtrwałych; indeks cen dóbr trwałych; indeks cen usług; indeks cen usług bez cen administrowanych; indeks cen usług pracochłonnych; indeks cen usług niepracochłonnych. Dodatkowo wykorzystaliśmy również: kurs EURPLN, indeks cen żywności i energii (ważony indeks cen żywności FAO oraz indeks cen energii wyodrębniony z cen producenta (ważone wg wag konsumpcyjnych). Luka popytowa została wyznaczona jako różnica pomiędzy bieżącym i potencjalnym PKB (filtr H-P) i wyrażona jako %PKB. Luka bezrobocia została wyznaczona jako różnica pomiędzy bieżącą stopą bezrobocia BAEL i stopą "równowagi" (trend H-P). We wstępnej fazie dane zostały odsezonowane, zlogarytmowane i zróżnicowane (w razie potrzeby, tym samym otrzymujemy wtedy kwartalne zmiany procentowe) aby uzyskać stacjonarność. Zakres czasowy to kwartały Q1-2015 do Q3-2024.

Funkcja odpowiedzi na impuls (Impulse Response Function, IRF) pokazuje, jak zmienne w modelu VAR reagują na szok w jednej ze zmiennych w czasie. Innymi słowy, IRF pozwala prześledzić, jak jednorazowy szok w jednej zmiennej propaguje się przez system i wpływa na pozostałe zmienne w kolejnych okresach. Jest to kluczowe narzędzie w analizie VAR, ponieważ umożliwia badanie dynamicznych zależności między zmiennymi oraz ocenę trwałości i siły tych powiązań. W prostych słowach, stosując IRF możemy zobaczyć, jak nasz modelowany świat zmienia się, gdy zdecydujemy się przesunąć na chwilę jeden z jego klocków.

Dekompozycji wariancji błędu predykcji (FEVD) pozwala zrozumieć dynamiczne interakcje między zmiennymi w systemie VAR i jest pomocna w identyfikacji kluczowych kanałów transmisji szoków w modelowanym systemie ekonomicznym. Dekompozycja wariancji błędu prognozy (FEVD) dla takiego modelu może ujawnić względne znaczenie poszczególnych kanałów transmisji dla zmienności inflacji w różnych horyzontach czasowych. W prostych słowach, dekompozycja wariancji pozwala nam zobaczyć jak ważne dla jednej ze zmiennych systemu są występujące w nim inne zmienne: niektóre mogą być mniej ważne, a niektóre bardziej. Nie nakładaliśmy żadnych natychmiastowych restrykcji zależności pomiędzy zmiennymi (byliśmy zainteresowani głównie aspektami średniookresowymi).

Skąd wiemy jakie są kierunki zależności pomiędzy zastosowanymi zmiennymi pokazuje model? Dekompozycja wariancji pozwala na stwierdzenie jak ważne są zastosowane dane w kształtowaniu zmienności przedmiotu naszego zainteresowania. Kierunek oraz skalę ich działania najłatwiej ustalić na podstawie IRF "wpuszczając" do modelu innowację w postaci szoku.

Ograniczenia/wady. W przypadku rodziny modeli VAR krytyczne uwagi można mnożyć. W naszym przypadku wskazalibyśmy na stosunkowo krótki (10-letni) szereg czasowy kwartalnych danych szczegółowych o inflacji. Co więcej, dekompozycje wariancji oraz historyczna dekompozycja zmian cen jest zawsze wrażliwa na kolejność zmiennych. Tu były różnice, ale nie wywracały stolika. W każdym przypadku wygląda to jakościowo bardzo podobnie. Co więcej? Być może brak uwzględnienia explicite cen ropy (szoki jednak podobne jak w przypadku żywności i energii). Część zmiennych moglibyśmy uszeregować jako egzogeniczne, ale najzwyczajniej w świecie woleliśmy oprzeć się na dobrze opracowanych metodach dekompozycji, które nie byłyby dostępne w przypadku egzogenizacji. Czy model na tym cierpi? Przyczynowo pewnie tak, bo trudno wyobrazić sobie mechanizm, w którym polska inflacja usług wpływa ceny energii w przemyśle. Tym niemniej to jest również zaleta modeli VAR, że replikują one strukturę czasową wzajemnych interakcji między zmiennymi, która może być w pewnych kierunkach zupełnie bez sensu. Nie oznacza to jednak, że źle przypisuje wariancję do inncyh zmiennych.

Powiązane artykuły

nie tylko o danych

Czy RPP ma się czego bać?
9 stycznia 2025
W najnowszej projekcji inflacyjnej ujrzeliśmy dość stromą ścieżkę dla inflacji bazowej, a głównym tego winowajcą są ceny administrowane. Podczas grudniowej konferencji prasowej po posiedzeniu RPP element ten przewijał się wiele razy, a sam prezes podkreślał ryzyka dla in...
więcej

9 stycznia 2025

nie tylko o danych

Rynek nieruchomości USA: czy tym razem będzie inaczej?
30 października 2024
Rezerwa Federalna obniża stopy procentowe, rentowności obligacji skarbowych spadają, oprocentowanie kredytu hipotecznego topnieje, a na rynku pojawia się coraz więcej osób zainteresowanych mieszkaniami i domami. Tak mniej więcej wygląda początkowy związek przyczynowo-sku...
więcej

30 października 2024

nie tylko o danych

9 kroków do dotacji (unijnej)
16 października 2024
Postanowiliśmy zamieścić niezwykle skrócony, ale bardzo ważny poradnik o tym, jak ubiegać się o pieniądze z UE. Bardzo ważną jego częścią są łącza do źródeł zewnętrznych. Pozyskanie dotacji zaczyna się od pomysłu, ale integralną częścią procesu są technikalia. To na nie ...
więcej

16 października 2024

nie tylko o danych

Specyficzna równowaga amerykańskiego rynku pracy
14 października 2024
Amerykański rynek pracy znalazł się w ostatnim czasie w centrum zainteresowania. Można rzecz, że to naturalna kolej rzeczy. Jeśli inflacja spada z medialnej wokandy, uwaga musi skręcić w stronę drugiej części dualnego mandatu Fed. Wtórują temu sami członkowie Rezerwy Fed...
więcej

14 października 2024