CHYBY V PREDIKCÍCH INFLACE V ČESKÉ REPUBLICE: EVIDENCE Z PANELU INSTITUCÍ

Transkript

1 CHYBY V PREDIKCÍCH INFLACE V ČESKÉ REPUBLICE: EVIDENCE Z PANELU INSTITUCÍ JAN BABECKÝ JIŘÍ PODPIERA 72 73

2 1. ÚVOD Jak přesné jsou nflační prognózy ČNB? Co sojí za chybam predkcí a jsou sysemacké? Mohou bý například chyby v predkcích alespoň čásečně způsobeny chybam predkcí měnového kurzu? Probíhá proces učení se z mnulých chyb predkcí nflace u nsucí předpovídajících nflac? Následující analýza nabízí svého druhu první pohled na přesnos nflačních prognóz ČNB ve srovnání s velkou skupnou osaních nsucí v České republce (reporujících v rámc Makroekonomckých Kolokví 1 ). Vyhodnocování nflačních prognóz je radčně cenrem zájmu cenrálních bank (vz např. McNees, 1992; Croushore, 1998; Canova, 2002; Espasa e al., 2002; McCaw and Ranchhod, 2002). Je aké předměem šrších akademckých a hospodářskopolckých deba (Granger, 1996; Debold and Marano, 2002; Valev and Carlson, 2003; Keereman, 1999). Zaímco leraura poskyuje dealní pops makroekonomckých a mkroekonomckých fakorů, keré mohou ovlvn kvalu nflačních prognóz, sysemacká analýza dekompozce chyb nflačních prognóz se objevuje velm zřídka. Spolehlvé nflační prognózy cenrální banky jsou základem pro správnou mplemenac a komunkac měnové polky, sloužící k ukovení nflačních očekávání (Bernanke and Woodford, 1997). Inflační prognózy jsou ale aké vypracovávány celkem velkým počem domácích zahrančních nsucí. Proo porovnání profesonálních prognosků nflace je přesvědčvý způsob, jak ohodno úspěšnos nflačních predkcí cenrální banky, proože všechny nsuce se poýkaly se sejným specfky a nejsoam ve vývoj ČR. Evdence akového srovnání cenrální banky s osaním nsucem předpovídajícím nflac je omezená. Například analýza Gavn and Mandal (2003) dokládá, že během konce devadesáých le nflační prognózy Federal Reserve byly superorní prognózám soukromého sekoru. Gavazz a Mshkn (2006) poukazují na o, že chyby v prognózách nflace švédské cenrální banky v leech se významné nelšly od chyb osaních nsucí. Dalším úhlem pohledu je analýza predkčních meod, ypu predkcí (např. podmíněné a nepodmíněné prognózy), frekvence akualzace, nsuconální a jné aspeky prognóz. Berger e al. (2006) uvádí, že geografcké a zemspecfcké fakory mohou přspíva k sysemackým chybám predkcí Evropské cenrální banky. Význam ěcho fakorů však zůsává nevyhodnocen. Kvala nflačních prognóz cenrální banky je důležým krérem pro posouzení její spolehlvos ale není jedným. Dalším důležým krérem je míra vlvnos prognóz cenrální banky. Ve své sud Fujwara (2005) ukazuje, že ekonomcké předpověd Bank of Japan do značné míry ovlvňují předpověd osaních nsucí, zaímco obrácená kauzala je sascky nevýznamná. Takové zjšění je důležé pro ohodnocení efekvnos měnové polky a vůdčí rol cenrální banky. Naše analýza je založena na porovnání chyb predkcí nflace celkem rozsáhlého poču nsucí, keré v ČR sousavně předpovídaly nflac v leech Jde celkem o 16 nsucí včeně České národní banky (ČNB). Předměem suda je relavní úspěšnos ČNB v porovnání s osaním nsucem v nevychýlenos predkcí a ve velkos sandardní chyby predkce. Nejprve je proveden odhad fxních efeků v panelu nsucí, kerý zhruba odpovídá jednoduchému průměrování relavních a absoluních chyb predkcí, a ve druhé fáz je aké proveden odhad fxních efeků, ale podmíněný chybam v predkcích měnového kurzu (jako hlavní velčny ovlvňující predkc nflace) a mnulým chybam predkcí nflace do čvrého zpoždění (půlroční krok predkcí, j. dva roky zpoždění). Specfckým přínosem akovéo analýzy je o, že v případě planos hypoézy o dlouhé sér asymerckých šoků jsou šoky společné všem, a proo lze yo šoky denfkova a výsledky relavní úspěšnos edy nevychýlenos prognóz, podmín ěmo šoky (např. chybam predkcí měnového kurzu). Výsledky analýzy ukazují, že jednoduché průměry chyb dokumenují sascky významné vychýlení a sascky významné sandardní odchylky chyb predkcí všech nsucí. Po očšění o vlv chyb predkce měnového kurzu (což se ukazuje bý významným deermnanem společných šoků edy hypoéza dlouhé sére asymerckých kurzových šoků) a o poučení se z předchozích chyb predkce nflace však lze konsaova, že mnoho nsucí (13 ze 16) vykazuje nevychýlené nflační prognózy. Tedy jným slovy, kdyby yo nsuce správně odhadly kurz koruny, pak by jejch predkce byly nevychýlené. I varabla předpovědí se výrazně snžuje, očsíme-l chyby nflačních prognóz o vlv chyb predkce kurzu; 10 z 16 nsucí ak vykazuje sascky nevýznamné průměrné absoluní chyby nflační prognózy. Případ ČNB, kerá po zohlednění chyb predkce kurzu vykazuje margnálně významnou (na 10% hladně významnos) sysemackou chybu predkce (predkuje vyšší nflac než skuečnos), by povrzoval ( když jen margnálně) hypoézu vychýlené mušky. Teno výsledek však nehodnoí dealy vychýlenos prognosckém aparáu ČNB. Výsledek může bý pravděpodobně dán ím, že exsují další proměnné (např. ceny poravn), keré byly predkovány s věší chybou u ČNB než v predkcích jných nsucí. Zbývající ex je organzován následovně: druhá čás popsuje meodolog analýzy chyb nflačních prognóz a řeí čás přnáší výsledky odhadů. Čvrá čás uvádí závěrečné poznámky. 2. METODOLOGIE Analýza je srukurována do dvou kroků. V prvním kroku je provedeno jednoduché vyhodnocení chyb nflačních prognóz jednolvých nsucí ve svěle průměrné relavní chyby predkcí (Average Relave Forecas Error, ARFE) a průměrné absoluní chyby nflační prognózy (Average Absolue Forecas Error, AAFE). Zaímco ARFE vypovídá o endenc k vychýlenos predkcí (nadhodnocování, resp. podhodnocování), AAFE ukazuje průměrnou výchylku predkce od skuečnos. Ve druhém kroku se snažíme vysvěl chyby predkcí možným fakory, keré způsobují chyby predkcí. Jedním z nejobížněj predkovaelným fakorem s domnanním vlvem na vývoj nflace je měnový kurz. Tedy hypoéza, že z důvodu omezené schopnos prognosků predkova kurz vznká sysemacká chyba v predkcích nflace. Proo ohodnocujeme podmíněnou (na chybě predkce měnového kurzu a na mnulých chybách nflačních prognóz) relavní chybu predkcí (Condonal Average Relave Forecas Error, CARFE) a podmíněnou průměrnou absoluní chybu nflačních prognóz (Condonal Average Absolue Forecas Error, CAAFE). 1 Půlroční sběr makroekonomckých předpovědí nsucí sídlících v České republce a predkujících českou ekonomku uskuečňovaný Mnsersvem fnancí ČR

3 2.1 Model Vzhledem k omu, že predkce jednolvých nsucí mohou bý vzájemně korelovány (nflační předpověd nsucí nejsou zcela vzájemně nezávslé), navrhujeme použí následující specfkac modelu fxních efeků: RFE AFE = c + ε, (1) = d + ω kde RFE a AFE jsou relavní a absoluní chyba predkce nsuce v čase (na první a druhý rok dopředu) 2, dále c a d označují fxní efeky, keré reprezenují ARFE a AAFE. Rovnce (1) reprezenuje první krok analýzy, kde RFE a AFE jsou regresovány na specfcké konsaně pro každou z nsucí. Ve druhém kroku analýzy jsou přdány následující regresory: pro nsuc specfcké chyby predkce měnového kurzu, mnulé chyby nflační prognózy a dummy proměnná pro druhou čás analyzovaného období , což lze zapsa následující specfkací: RFE = e + βrfe _ ER AFE = f + γafe _ ER + + k k = θ AFE k k = 1 δ RFE k k + d + d 04 _ _ 07 + ξ, (2) + ν kde RFE_ER a AFE_ER označují relavní chybu predkce měnového kurzu a absoluní chybu predkce měnového kurzu nsuce v čase. Koefceny β a γ označují společnou průměrnou elascu chyb nflačních prognóz nsucí na chybu prognózy měnového kurzu. Tyo paramery vypovídají o konzsenc prognosckých násrojů v průměru přes analyzované nsuce a velkos naznačuje efek chyb predkce měnového kurzu na chyby nflačních prognóz. Dále, paramery δ a θ označují závslos současných chyb nflačních prognóz na chybách v mnulos až do zpoždění k, keré je sanoveno na 4 perody (pololeí). Volba čyř perod koresponduje s dvouleým zpožděním realzace všech predkovaných hodno v čase. d 04_07 označuje časovou dummy proměnnou, kerý nabývá hodnoy jedna pro a nula jnak. Tao proměnná zachycuje sysemacký rozdíl mez dvěm defnovaným obdobím (vz níže). Nakonec, paramery e a f v rovnc (2) reprezenují CARFE a CAAFE. Písmeny ε, ω, ξ, a υ označujeme náhodné šoky do nflačních chyb, keré mají sřední hodnou nula a konsanní rozpyl. predkčního aparáu zavedení čvrleního predkčního modelu QPM v roce 2002 s jehož pomocí jsou produkovány nepodmíněné nflační prognózy. A konečně poslední období je obdobím, ve kerém byla sbírána zkušenos s aparáem, kerý doznával jen mírné úpravy (vložení bloku rhu práce nebo nahrazení ndkáorů Německa za efekvní ndkáory eurozóny, ncméně např. kalbrace reakční funkce zůsala nezměněna po celou dobu od roku 2003). V naší analýze se zaměřujeme na období sandardního modelového aparáu v ČNB, j. na období Sesavl jsme daabáz z nepodmíněných predkcí 3 všech nsucí nepřeržě přspívajících do projeku Makroekonomckých kolokví dvakrá ročně v leech Dobrou vlasnosí makroekonomckých kolokví je, že nsuce jsou žádány zasla předpověd v jeden den, což mnmalzuje poencální efeky kauzaly (ovlvňování) mez nsucem. Naše daa ak zahrnují 24 pozorování za každou z 16 nsucí (nflační prognózy a předpověd měnového kurzu na současný a následující rok). Pro srovnání, sude pro Bank of England používá 32 pozorování, vz BoE Inflaon Repor, Augus VÝSLEDKY Tabulka 1 ukazuje výsledky odhadů rovnce (1). Je vdě, že všech 16 nsucí dělalo sysemackou chybu v predkcích nflace ve smyslu nadhodnocování nflačních prognóz v období Jným slovy, předpovídaná nflace je významně výše než skuečná nflace (o p.b. za průměr Kolokva). Zaímco ČNB a Mnsersvo fnancí ČR paří k nejpřesněj predkujícícm řem nsucím podle krera ARFE (levý sloupec), průměrná výchylka nflačních prognóz od skuečnos je celkem podsaná v případě ČNB (pravý sloupec) 4. Je pořeba s ale uvědom, že oo srovnání je jen ndkavní. Ze sasckého pohledu je rozdíl mez nejlepší a nejhorší nsucí nevýznamný. Také je zřejmé, jak lze očekáva, že regrese fxních efeků nevysvěluje uspokojvě chyby predkcí R 2 je blízko nuly. Tabulka 2 ukazuje výsledky pro podmíněné chyby predkcí. Měnový kurz (nebo přesněj rozdíl mez predkovaným a skuečným CZK/EUR nomnálním měnovým kurzem) a zpožděné chyby nflačních prognóz se ukazují bý významným deermnanem současných chyb nflačních prognóz, R 2 = 0.46 pro relavní a 0.61 pro absoluní podmíněné chyby nflačních prognóz. 5 Negavní a významný koefcen u měnového kurzu značí, že nsuce nečekaly posílení měnového kurzu CZK/EUR. Odflrováním vlvu chyb predkce kurzu a vlvu zpožděných nflačních chyb dospějeme k závěru, že věšna nsucí produkuje nevychýlené nflační prognózy. To neplaí pro skupnu ří nsucí; ČNB je hrančně v éo skupně. Z pohledu podmíněné absoluní chyby predkcí se absoluní chyby saly aké nevýznamné pro věšnu nsucí; chyby ČNB zůsávají opě margnálně významné. 2.2 Pops da Zkušenos České národní banky s režmem nflačního cílování se dauje mez roky Teno časový úsek lze ncméně rozděl na ř období. První období je označováno jako období zavádění nflačního cílování a je charakerscké jednoduchým predkčním aparáem a podmíněnosí nflačních prognóz. Druhé období, roky , je fází zdokonalování 2 V analýze jsou sloučeny predkce na první a druhý rok dopředu. Vzhledem k omu, že nformace o predkcích je sbírána dvakrá ročně, prognózy v druhé čás roku vlasně nejsou prognózou na rok dopředu, ale prognózou na současný rok (predkce půl roku dopředu) a predkce jeden a půl roku dopředu. Průměrný horzon prognózy je ak blíže jednomu roku než dvěma leům dopředu edy vlasně přesně horzon měnové polky ČNB. 3 Změny výnosové křvky peněžního rhu 3M PRIBOR mez prognózam je odrazem přehodnocení prognóz a reakcí měnové polky. Podpera (2008) ukázal, že mplkované sazby 3M PRIBORu z rhu v horzonu jednoho roku jsou v podsaě shodné s rajekorí úrokových sazeb v modelu ČNB. Proo se lze domníva, že očekávaný vývoj úrokových sazeb ČNB a rhem není zdrojem nekonzsence v prognózách nflace. 4 Průměrná nepřesnos nflačních prognóz cenrální banky ve srovnán s osaním nsucem je ohodnocována například v případě Švédska v prác Gavazz a Mshkn (2006) za období Samoné chyby v predkc měnového kurzu vysvělují přblžně 30 % v obou případech (ARE a AAE)

4 Tabulka 1: Průměrné chyby predkcí - relavní (vlevo) a absoluní (vpravo) - odhad rovnce (1) za období Závslá proměnná: RFE Závslá proměnná: AFE Meoda: Pooled Leas Squares Meoda: Pooled Leas Squares Pozorování: 18 Pozorování: 18 Insucí: 16 Insucí: 16 Pozorování celkem: 262 Pozorování celkem: 262 Varable Coef. Sd. Error Varable Coef. Sd. Error 1 ABN-AMRO 0.450* (0.260) 1 MF ČR 0.653*** (0.251) 2 MF ČR 0.573** (0.268) 2 Žvnobanka 0.682*** (0.243) 3 ČNB 0.614** (0.245) 3 Volksbank CZ 0.691*** (0.235) 4 Žvnobanka 0.626** (0.260) 4 Kolokva_Prům *** (0.229) 5 Volksbank CZ 0.632** (0.252) 5 Para-Fnance 0.736*** (0.229) 6 Komerční banka 0.644** (0.260) 6 ČSOB 0.739*** (0.229) 7 Para-Fnance 0.647*** (0.245) 7 HVB 0.750*** (0.229) 8 Kolokva_Prům *** (0.245) 8 Česká spořelna 0.756*** (0.229) 9 Česká spořelna 0.694*** (0.245) 9 WOOD 0.767*** (0.229) 10 ČSOB 0.712*** (0.245) 10 Komerční banka 0.781*** (0.243) 11 HVB 0.717*** (0.245) 11 ČNB 0.797*** (0.229) 12 WOOD 0.767*** (0.245) 12 ABN-AMRO 0.813*** (0.243) 13 Lberální nsu 0.783*** (0.245) 13 Lberální nsu 0.839*** (0.229) 14 Cbank 0.843*** (0.278) 14 Cbank 0.900*** (0.259) 15 Newon 0.875*** (0.278) 15 Newon 1.018*** (0.259) 16 Raffesen 0.975*** (0.329) 16 Raffesen 1.045*** (0.307) R R Adjused R Adjused R F-sasc F-sasc Prob(F-sasc) Prob(F-sasc) Durbn-Wason sa Durbn-Wason sa Poznámka: ***, ** a * označují sascky významné paramery na 1%, 5% a 10% hladně. Odhadované proměnné relavní chyba nflační prognózy (RFE) a absoluní chyba nflační prognózy (AFE) jsou regresovány na specfcké konsaně pro každou z nsucí. Tabulka 2: Podmíněné průměrné chyby predkcí relavní (vlevo) a absoluní (vpravo) odhad rovnce (2) za období Závslá proměnná: RFE Závslá proměnná: AFE Meoda: Pooled Leas Squares Meoda: Pooled Leas Squares Pozorování: 17 Pozorování: 17 Insucí: 16 Insucí: 16 Pozorování celkem: 213 Pozorování celkem: 213 Varable Coef. Sd. Error Varable Coef. Sd. Error RFE_ER *** (0.024) AFE_ER 0.167*** (0.022) D_04_ (0.244) D_04_ ** (0.209) RFE(-1) 0.192*** (0.070) AFE(-1) 0.231*** (0.059) RFE(-2) 0.432*** (0.073) AFE(-2) 0.312*** (0.065) RFE(-3) *** (0.079) AFE(-3) *** (0.072) RFE(-4) * (0.077) AFE(-4) * (0.075) 1 ABN-AMRO (0.302) 1 ABN-AMRO (0.290) 2 Komerční banka (0.379) 2 WOOD (0.308) 3 Raffesen (0.492) 3 Komerční banka (0.339) 4 WOOD (0.362) 4 Volksbank CZ (0.278) 5 Para-Fnance (0.332) 5 Para-Fnance (0.296) 6 HVB (0.355) 6 Žvnobanka (0.298) 7 Volksbank CZ (0.316) 7 HVB (0.306) 8 Žvnobanka (0.343) 8 Raffesen (0.414) 9 Kolokva_Prům (0.332) 9 Kolokva_Prům * (0.292) 10 Česká spořelna (0.329) 10 Lberální nsu (0.304) 11 MF ČR (0.389) 11 Česká spořelna 0.508* (0.291) 12 ČSOB (0.331) 12 MF ČR (0.339) 13 ČNB 0.537* (0.323) 13 ČSOB 0.532* (0.290) 14 Newon (0.357) 14 ČNB 0.555* (0.300) 15 Cbank 0.722* (0.390) 15 Newon 0.587* (0.310) 16 Lberální nsu 0.744** (0.352) 16 Cbank 0.710** (0.344) R R Adjused R Adjused R F-sasc F-sasc Prob(F-sasc) Prob(F-sasc) Durbn-Wason sa Durbn-Wason sa Poznámka: ***, ** a ** označují sascky významné paramery na 1%, 5% a 10% hladně. Odhadované proměnné relavní chyba nflační prognózy (RFE) a absoluní chyba nflační prognózy (AFE) jsou regresovány na chyby predkce měnového kurzu, dummy proměnnou nabývající hodnoy 1 pro období , mnulé chyby nflační prognózy a na konsany specfcké pro každou z nsucí

5 Learnng-by-dong: relavní absoluní chyby predkcí nflace vykazují závslos v čase. Chyby predkcí endují přerváva na horzonu do jednoho roku (jedno a dvě zpoždění) vlvem oho, že nsuce se nemohou pouč ze svých chyb, než se dozví skuečnos za celý horzon predkcí. Když je na horzonu mez jedním a druhým rokem (ř a čyř zpoždění) parná změna, nsuce se učí ze svých mnulých chyb (když se dozví skuečnos za celý predkční horzon), což má za následek nžší chyby predkcí nflace v současnos. Za účelem esování hypoézy průměrného snížení chyb predkcí ve druhém období byla přdána do regrese dummy proměnná rovna 1 pro období Negavní a významná hodnoa éo dummy proměnné v regres podmíněné absoluní chyby predkcí znamená, že průměrná odchylka chyb predkcí se v druhém období snížla, j. případ CAAFE. Pro CARFE dummy proměnná není sascky významná, což sgnalzuje, že v průměru se vychýlení podmíněných chyb nezlepšovalo (už ak jsou predkce věšny nsucí nevychýlené na celém vzorku po odflrování efeku chyb predkcí měnového kurzu a efeku učení se). Ze srovnání Mnsersva fnancí (jednoho z nejúspěšnějších nflačních prognosků) a ČNB je vdě, že obě nsuce jsou velm podobné (podle relavního umísění), co se ýče CARFE, CAAFE, a ARFE. Rozdíl je parný v případě AAFE, kde Mnsersvo fnancí dosahuje nžší průměrnou absoluní odchylku nflační prognózy než ČNB. Navíc, nflační prognózy Mnsersva fnancí jsou nevychýlené, zaímco predkce ČNB jsou margnálně vychýlené. Ve srovnání ČNB s průměrem Kolokva je hlavní rozdíl v om, že podmíněné chyby průměru Kolokva dokládají jejch sasckou nevychýlenos na rozdíl od ČNB. S ohledem na velkos průměrné odchylky predkcí je ČNB srovnaelná s průměrem Kolokva (oba vykazují margnálně sascky významnou průměrnou odchylku). Ncméně vzhledem k faku, že po očšění o chyby v predkcích kurzu (vz CARFE, Tab. 2) věšna nsucí vykazuje na rozdíl od ČNB nevychýlenos v predkcích nflace, lze konsaova, že ČNB nebyla lídrem v predkcích nflace v leech Teno závěr je dále povrzen výsledky podmíněné průměrné absoluní odchylky (CAAFE). Doposud jsme nerpreoval výsledky ve vazbě na sasckou významnos chyb predkcí v relac k nule (vychýlení nebo velkos průměrné odchylky). Pokud jde o porovnání relavního významu chyb predkcí mez nsucem navzájem, pak lze konsaova, že rozdíly v chybách mez nsucem jsou sascky nevýznamné (prakcky všechny nsuce). 4. ZÁVĚR V omo článku jsme provedl analýzu srovnání přesnos nflačních predkcí ČNB s osaním nsucem keré sousavně předpovídají nflac v České republce. Pro analýzu jsme použl ojednělou daabáz makroekonomckých predkcí nsucí spravovanou Mnsersvem fnancí ČR a ohodnol jsme průměrnou relavní a absoluní chybu predkce všech nsucí. Výsledky ukazují, že když není možné sascky rozlš mez sysemackým chybam jednolvých nsucí (nepodmíněné průměry chyb predkcí), někeré nsuce dosahovaly lepších výsledků s ohledem na krérum nevychýlenos prognóz (po zohlednění chyb predkcí měnového kurzu a učení se z mnulých chyb). ČNB vykazuje mírně horší výsledky než věšna profesonálních prognosků, když zaznamenává průměrnou relavní a absoluní chybu svých nflačních prognóz margnálně sascky významně odlšnou od nuly. Sádové chovaní ( herd behavor, vz Gavazz a Mshkn, 2006) se však jeví jako jedna z možných příčn komplkujících rozlšení přesnos prognóz mez nsucem. REFERENCE BANK OF ENGLAND (2003): Inflaon Repor Augus BERGER, H., M. EHRMANN, A M. FRATZSCHER (2006): Forecasng ECB Moneary Polcy: Accuracy Is (Sll) a Maer of Geography, IMF Workng Paper, 06/41. BERNANKE, B. S. A M. WOODFORD (1997): Inflaon Forecass and Moneary Polcy, Journal of Money, Cred and Bankng, 29(4), pp CANOVA, F. (2002): G-7 Inflaon Forecass, ECB Workng Paper Seres, No CROUSHORE, D. (1998): Evaluang Inflaon Forecass, Federal Reserve Bank of Phladelpha Workng Papers, No DIEBOLD, F. X. A R. S. MARIANO (2002): Comparng Predcve Accuracy, Journal of Busness and Economc Sascs, 20(1), pp ESPASA, A., E. SENRA A R. ALBACETE (2002): Forecasng Inflaon n he European Moneary Unon: A Dsaggregaed Approach by Counres and by Secors, European Journal of Fnance, 8(4), pp FILDES, R. A H. STEKLER (2002): The sae of macroeconomc forecasng, Journal of Macroeconomcs, 24(4), pp FUJIWARA, I. (2005): Is he Cenral Bank s Publcaon of Economc Forecass Influenal? Economcs Leers, 89(3), pp GAVIN, W. T. A R. J. MANDAL (2003): Evaluang FOMC Forecass, Inernaonal Journal of Forecasng, 19(4), pp GIAVAZZI, F. A F. S. MISHKIN (2006): An Evaluaon of Swedsh Moneary Polcy beween 1995 and 2005, Repors from he Rksdag 2006/07: RFR 1, Commee on Fnance. GRANGER, C.W. J. (1996): Can We Improve he Perceved Qualy of Economc Forecass? Journal of Appled Economercs, 11(5), pp KEEREMAN, F. (1999): The Track Record of he Commsson Forecass, European Economy Economc Papers, No. 137, Commsson of he EC, Drecorae-General for Economc and Fnancal Affars (DG ECFIN). MCCAW, S. A S. RANCHHOD (2002): The Reserve Bank s Forecasng Performance, Reserve Bank of New Zealand Bullen, 65, pp MCNEES, S. K. (1992): How Large are Economc Forecas Errors? New England Economc Revew, Federal Reserve Bank of Boson, July, pp PODPIERA J. (2008): Polcy Rae Inera Reconsdered: Evdence from Endogenous Ineres Rae Trajecory, Economcs Leers, 100(2), p VALEV, N. T. A J. A. CARLSON (2003): Sources of Dsperson n Consumer Inflaon Forecass, Appled Economc Leers, 10(2), pp