以高頻物價數據進行通膨預測 - 蕭宇翔(Yu-Hsiang Hsiao); 繆維正(Evan Weicheng Miao) (經濟論文叢刊, 2021)
食物與能源價格是影響台灣通膨率波動的重要因素，若能即時掌握兩者價格變化應能有助預測當月通膨率。本文從農產品批發市場交易行情站、畜產行情資訊網、漁產品全球資訊網、中油公司油品行銷事業部等相關網站，擷取蔬菜、水果、毛豬、家禽、漁產品與汽油之每日批發或零售價格，並運用此高頻資料對台灣消費者物價指數（consumer price index，CPI）年增率進行即時預報（nowcasting）。實證發現，運用主計總處公布上月CPI統計時可取得的即時價格資訊，即時預報模型的樣本外誤差均方根（root mean square error，RMSE）約較AR模型低34-44％，且隨著月中資料的更新，即時預報模型的預測誤差亦進一步降低。