Nowcasting U.S. inflation using mixed frequency real-time data
Inflationen har stigit kraftigt de senaste åren runt om hela jorden. Stigningen kom oväntat och överraskade både centralbanker och kapitalförvaltare. Detta har lett till kraftiga ränteökningar för att försöka dämpa inflationen till lägre nivåer. Kanske hade det gått att undvika dessa kraftiga ränteökningarna om man hade haft tillgång till estimat av inflation på förhand. Vi undersöker i detta exDifferent models were developed with the aim of nowcasting inflation at a daily basis with high frequency variables, while using real-time data to avoid look ahead bias. Both popular machine learning models such as Random Forest and XGBoost, and more traditional models such as UMIDAS and Almon distributed lag models were used to make the nowcasts. The MIDAS framework was utilized as a way of handl
