Prognozowane cen dealcznych żywnośc w Polsce Marusz Hamulczuk IERGŻ - PIB Kaarzyna Herel NBP
Co dlaczego prognozujemy Krókookresowe prognozy cen dealcznych Ceny dealczne (ndywdualne produky, agregay) Isone dla uczesnków rynku (producenc roln, przewórcy, dealśc, konsumenc) Zarządzane ryzykem Dla polyk ekonomcznej
Jak prognozujemy Meody loścowe a jakoścowe Dane saysyczne: ch dosępność długość próby Jednowymarowe modele szeregów czasowych Modele uwzględnające nformacje o nnych czynnkach Prognozujemy, czy eż wyjaśnamy Sopeń kompleksowośc podejśca prognosycznego Jak częso prognozujemy
Co wpływa na ceny żywnośc koncepcje modelowana prognozowana Syuacja gospodarcza na rynkach globalnych: popy, konunkura, ceny ropy, kursy waluowe, p. Śwaowe ceny surowców rolnych Ceny surowców rolnych w Polsce Syuacja ogólnogospodarcza w Polsce: popy, ceny energ, palw, CPI, p. Ceny dealczne żywnośc w Polsce
Meody prognozowana Jednowymarowe modele szeregów czasowych Jednorównanowe modele przyczynowoskukowe Modele welorównanowe Rola ekspera (analyka): prognozowane, specyfkacja modelu, parameryzacja modelu, ocena jakośc dopuszczalnośc prognoz
sy-99 sy-00 sy-01 sy-02 sy-03 sy-04 sy-05 sy-06 sy-07 sy-08 sy-09 sy-10 sy-11 sy-12 sy-13 27 25 23 21 19 17 15 Szynka weprzowa Modele szeregów czasowych Cena odzwercedla wszyske nformacje TC S TC S Model ekonomeryczne: I I Modele przełącznkowe ETS: Zmenna War. oczekwana Pozom Trend Sezonowość ε 1b 1 b s s m 1b 1 b 1 / 1 s m T 0 k 1 D r1 1 Model regarima X, S Z p j1 j j rend szok sezonowość dososowana Szok, zmany sruk. Proces SARIMA
sy-99 Ognwa łańcucha markengowego a podejśce koszowe mar-00 maj-01 lp-02 wrz-03 ls-04 sy-06 mar-07 maj-08 lp-09 wrz-10 ls-11 sy-13 sy-99 sy-00 sy-01 sy-02 sy-03 sy-04 sy-05 sy-06 sy-07 sy-08 sy-09 sy-10 sy-11 sy-12 sy-13 Meody prognosyczne Prognozy cen dealcznych 30 25 20 15 10 5 0 Szynka weprzowa Cena żywca 20 19 18 17 16 15 14 Rozsęp cenowy
Łańcuch markengowy Sprzedaż bezpośredna
Cena dealczna a nne czynnk
Meody prognozowana na podsawe zależnośc przyczynowo-skukowych Model jednorównanowe Modele welorównanowe k j q j j p X y 0 0 1 k j q j j p ECT X 1 0 0 1 k j q j j p X 0 0 1 p p e A A A D A... 2 2 1 1 0 p p e D A 1 1 1 1 1 0...
Prognozowane wskaźnka cen dealcznych żywnośc Konsrukcja danych meody prognosyczne
Prognozowane wskaźnka cen żywnośc po co o wszysko? Część wskaźnka owarów usług konsumpcyjnych (po. nflacj) Wskaźnk cen żywnośc jes ważny, bo: duża część wydaków gospodarsw domowych, zwłaszcza w krajach nżej rozwnęych Pokazuje zmanę cen produków bardzo częso kupowanych przez konsumenów -> szczególny wpływ na kszałowane sę oczekwań nflacyjnych CPI w dekompozycj na podsawowe komponeny Udzał żywnośc w koszyku CPI w Polsce wybranych krajach europejskch
Wskaźnk cen żywnośc jes szczególny, bo: Wększa zmenność poencjalne znaczne zmany z mesąca na mesąc Inne czynnk wpływające na zmany relaywne szywny popy, wpływ zman podaży (sezonowość, cyklczność) Lczne obserwacje neypowe spowodowane rudnym do przewdzena szokam Wpływ zman uwarunkowań polycznych w zakrese produkcj rolnej Rozbudowana baza nformacyjna duża lość dosępnych danych o czynnkach wpływających na kszałowane sę cen dealcznych żywnośc Inflacja dynamka cen żywnośc r/r Inflacja dynamka cen żywnośc m/m
Konsrukcja wskaźnka cen żywnośc GUS nouje ceny ponad 300 różnych produków spożywczych w różnych lokalzacjach Ceny żywnośc napojów bezalkoholowych podzelone na 10 głównych kaegor. Wewnąrz ych kaegor na grupy bardzej szczegółowe, np.: Męso -> wędlny -> wędlny drobowe Mleko, sery jaja -> pozosałe produky mleczne -> śmeana Dla każdego z ych pod-agregaów oblczane są odpowedne wskaźnk cen (m/m, r/r, wskaźnk jednopodsawowe) Sposób agregacj wskaźnków cen produków ndywdualnych do agregaów jednoly dla całego CPI (wskaźnk Laspeyresa). Do agregacj użyy sysem wag opary na wydakach gospodarsw domowych z poprzednego roku (akualzacja co roku). Udzały poszczególnych grup produków żywnoścowych we wskaźnku cen żywnośc napojów bezalkoholowych
Dane Badane wykonane w ramach Programu Welolenego 22 wskaźnków cen na różnym pozome agregacj: Wskaźnk GUS wskaźnk auorske (wykres żywnośc napojów oraz zywnosc_ogr) W sosunku do składu wskaźnka cen żywnośc napojów bezalkoholowych GUS pomnęo grupy: ryby, owoce, warzywa, pozosała żywność, napoje Podsawa wskaźnk m/m (mesąc poprzedn = 100) Ewenualne, na porzeby badana wskaźnk jednopodsawowe Próba: syczeń 1999 grudzeń 2013 Prognozy: syczeń grudzeń 2014 r. Dane do weryfkacj skuecznośc prognoz: syczeń--czerwec 2014 r. * Szereg zbudowane na porzeby badana Żywność napoje bezalkoholowe Żywność napoje bezalkoholowe Żywność wybrane prognozowane grupy* Peczywo produky zbożowe 3 szereg Peczywo produky zbożowe mąka pozosałe produky zbożowe peczywo Męso 7 szeregów Męso Męso wołowe celęce Męso weprzowe Wędlny Wędlny z wyjąkem drobowych Wędlny drobowe Męso drobowe Mleko, sery jaja 5 szeregów Mleko, sery jaja Mleko* Sery warog Pozosałe produky mleczne* jaja Oleje pozosałe łuszcze 2 szereg Masło Tłuszcze roślnne* Cuker, dżem, mód, czekolada wyroby cukerncze 3 szereg Cuker, dżem, mód, Cuker Wyroby cukerncze*
Koncepcje prognozowana wskaźnków Prognozowane wpros lub prognozowane poprzez agregację Trudnośc w znalezenu odpowednego wskaźnka cen surowców rolnych jako zmennej objaśnającej agregau cen żywnośc Prognozowane zdezagregowanych wskaźnków cen żywnośc Ceny żywnośc o grupa heerogenczna różne wskaźnk porafą meć bardzo różne własnośc (sezonowość, średna, zmenność, asymera, źródła charaker szoków) Różne czynnk wpływające na e grupy cen różne składnk koszów, np. różne surowce, różny sopeń przeworzena produków -> różny udzał cen surowca w cene osaecznej Meody: jednowymarowe modele szeregów czasowych, modele przyczynowo-skukowe, meody ekspercke 100 80 Seres: CUKIER Sample 1999M01 2014M12 Observaons 183 24 20 Seres: WR_CUK Sample 1999M01 2014M12 Observaons 183 60 40 Mean 100.4455 Medan 99.51300 Maxmum 148.5020 Mnmum 89.52500 Sd. Dev. 6.333213 Skewness 5.179784 Kuross 36.02000 16 12 8 Mean 100.2416 Medan 100.2373 Maxmum 101.0375 Mnmum 99.29636 Sd. Dev. 0.267663 Skewness -0.108916 Kuross 3.926495 20 0 90 100 110 120 130 140 150 Jarque-Bera 9132.013 Probably 0.000000 4 0 99.25 99.50 99.75 100.00 100.25 100.50 100.75 101.00 Jarque-Bera 6.907058 Probably 0.031634
Meody prognozowana pojedynczych szeregów czasowych - np. RegARIMA ETS Wygodne w użycu, bo: Ne porzeba żadnych dodakowych nformacj do sformułowana prognoz Przy cyklcznej publkacj ławość akualzacj (dane z jednego źródła) Częso procedury zauomayzowane Meody newysarczające, jeśl: Porzeba nerpreacj wynków lub analzy scenaruszowej Bardzo neypowe zachowane szeregów Porównane meod ETS - modele wygładzana wykładnczego prossze w koncepcj, choć mnej elasyczne w opse szeregu. Obserwacje neypowe na konec próby mogą slne wpłynąć na prognozę RegARIMA kluczowa konrola nad obserwacjam odsającym. Wnosk z badana: Podobne wnosk na ema srukury badanych szeregów (np. sezonowość) Żadna z meod ne posada ewdennej przewag prognosycznej, Błędy RMSE - ETS przeważył w przypadku 12 szeregów, RegArma w 9 szeregach. Agregacja ne poprawła znacząco wynków prognoz agregau cen żywnośc, Lepsze prognozy cen agregau zywnosc_ogr nż wskaźnka cen żywnośc napojów bezalkoholowych. Problemayczny wpływ cen owoców warzyw (duża zmenność)
Meody prognozowana w oparcu o zależnośc mędzy zmennym Przydane, gdy: koneczne ne ylko podane prognozy, ale równeż wyjaśnene, dlaczego aka prognoza dodane zmennych zewnęrznych lepej objaśn prognozowane zmenne Pyana zagadnena: Jake zmenne wybrać do modelu? Podsawy eoreyczne Podejśce aeoreyczne (np. modele czynnkowe - DFM) Skąd wząć warośc zmennych objaśnających na okres prognozy Prognozy zewnęrzne (zewnęrzne modele, prognozy ekspercke, scenarusze) Założene, że neresującą nas zmenną zmenne objaśnające objaśna jeden welowymarowy proces (modele VAR/VECM) prognozy wszyskch zmennych powsają równolegle
Meody prognozowana w oparcu o zależnośc mędzy zmennym Nasze badane: podejśce koszowe oraz zależnośc mędzy cenam subsyuów na rynku dealcznym Dodakowe zmenne: Wynagrodzena Ceny energ elekrycznej Ceny palw Peczywo produky zbożowe Męso Mleko, sery jaja Oleje pozosałe łuszcze Cuker wyroby cukerncze Ceny pszency Ceny bydła Ceny rzody Ceny drobu Ceny mleka Ceny jaj Ceny oleju rzepakowego Ceny rzepaku Ceny cukru (gełda Londyn) Dla celów analzy konegracj wykorzysane szeregów w posac wskaźnków jednopodsawowych Tam, gdze konegracja ne wysępowała analza zależnośc krókookresowych
Modele prognozowana w oparcu o zależnośc mędzy zmennym - ECM oraz VAR/VECM Zwązk długookresowe mędzy zmennym: esy konegracj Engle a-grangera esem Johansena: Najczęścej: zależnośc pomędzy cenam dealcznym a cenam surowców, czasem dodakowo wybrane zmenne makro Tesy Engle a-grangera częścej powerdzały snene relacj długookresowych Wynk częso nucyjne: m wyższy sopeń przeworzena, ym nższa reakcja ceny dealcznej na cenę surowca. Na ej podsawe konsrukcja model ECM VECM E. Roeger, E. Lebag (2011) ceny dealczne produków żywnoścowych (na przykładze chleba wołowny) dososowują sę nesymeryczne do zman cen surowców rolnych ECM: Symeryczna nesymeryczna reakcja na nerównowagę długookresową p k q jx j 1ECT 1 2ECT 1 1 j0 0 najczęścej sona reakcja na ujemne odchylene od ceny równowag, wększa co do warośc nż reakcja symeryczna Częsy problem: w przypadku welu produków ake uwzględnene asymer ne wysarcza. Skośność w reszach z analzowanych model. Wnosk ECM ne ma jednej odpowedz na o, czy lepej prognozuje model symeryczny czy asymeryczny Modele ECM w I półroczu 2014 częścej lepsze nż modele jednorównanowe.
Podsumowane Ceny dealczne żywnośc są funkcją welu czynnków Koncepcje apara analyczno-prognosyczny może być zróżncowany możlwe uśrednane prognoz Możlwe rozszerzene badań o modele nelnowe (np. STAR, Markov-Swchng, GARCH) być może lepej odzwercedlające charakerysyk szeregów wpływ nnych zmennych Ale należy pamęać o koszach ne zawsze bardzej skomplkowane modele lepej prognozują Dwa słowa o korekach eksperckch kedy bywają porzebne? Wedza ekspercka nezbędna, jeśl porzebne wyjaśnena do prognozy lub ops scenarusza Śwadomość ogranczeń model (np. w syuacj, gdy wysąpene pewnego szoku generuje reakcję nelnową, a dysponujemy modelem lnowym) Idenyfkacja ocena ryzyka wysąpena zdarzeń neuwzględnanych przez modele (zdarzena, kóre wcześnej ne wysępowały, nformacje o charakerze jakoścowym lub kórych ocena loścowa jes nepewna)