PREDICTING KEY INTEREST RATES: A REGULATORY FRAMEWORK FOR MANAGING INFLATION

Autores

Palavras-chave:

Interest rates, Monetary policy, Inflation, Regulation, Inflation expectations

Resumo

Objective: The purpose of this study is to develop a toolkit that allows you to effectively predict the decision of the Central Bank to change the key rate.

Methods: Using the methods of correlation analysis and multiple linear regression, a model has been built that shows that there is a close relationship between the key rate and inflation, the volume of currency in circulation, and inflation expectations of the population.

Result: The results of the study are consistent with the findings presented in previous works, indicating that inflation is the main factor in making decisions about raising and/or lowering the key rate.

Conclusion: The findings of the study suggest that a more thorough analysis of additional factors is necessary, which will allow for the development of a qualitative forecast of economic growth and outline ways to stabilize prices. As a result of the analysis, an equation is obtained that can be used to predict the level of the key rate when certain macroeconomic indicators change.

 

Keywords: Interest rates; Monetary policy; Inflation; Regulation; Inflation expectations.

RESUMO

Objetivo: O objetivo deste estudo é desenvolver um kit de ferramentas que permita prever com eficácia a decisão do Banco Central de alterar a taxa básica de juros.

Métodos: Utilizando os métodos de análise de correlação e regressão linear múltipla, foi construído um modelo que mostra que existe uma estreita relação entre a taxa básica de juros e a inflação, o volume de moeda em circulação e as expectativas de inflação da população.

Resultado: Os resultados do estudo são consistentes com os achados apresentados em trabalhos anteriores, indicando que a inflação é o principal fator na tomada de decisões sobre aumento e/ou redução da taxa básica de juros.

Conclusão: Os resultados do estudo sugerem que é necessária uma análise mais aprofundada de fatores adicionais, o que permitirá o desenvolvimento de uma previsão qualitativa do crescimento econômico e delineará maneiras de estabilizar os preços. Como resultado da análise, obtém-se uma equação que pode ser usada para prever o nível da taxa básica quando certos indicadores macroeconômicos mudam.

Palavras-chave: Taxas de juros; Política monetária; Inflação; Regulamento; Expectativas de inflação.

RESUMEN

Objetivo: El propósito de este estudio es desarrollar un juego de herramientas que le permita predecir de manera efectiva la decisión del Banco Central de cambiar la tasa clave.

Métodos: Utilizando los métodos de análisis de correlación y regresión lineal múltiple, se ha construido un modelo que muestra que existe una estrecha relación entre la tasa clave y la inflación, el volumen de moneda en circulación y las expectativas de inflación de la población.

Resultado: Los resultados del estudio son consistentes con los hallazgos presentados en trabajos previos, indicando que la inflación es el principal factor en la toma de decisiones de subida y/o baja de la tasa de referencia.

Conclusión: Los hallazgos del estudio sugieren que es necesario un análisis más profundo de factores adicionales, lo que permitirá desarrollar un pronóstico cualitativo del crecimiento económico y delinear formas de estabilizar los precios. Como resultado del análisis se obtiene una ecuación que puede ser utilizada para predecir el nivel de la tasa clave cuando cambian ciertos indicadores macroeconómicos.

Palabras clave: Tasas de interés; La política monetaria; Inflación; Regulación; Expectativas de inflación.

 

Biografia do Autor

  • Tatiana DEMINA, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia

    Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia.  Email: [email protected] ORCID: 0000-0002-1139-8937

  • Nataliya VYSOTSKAYA, Russian University of Transport (MIIT), Moscow, Russia

    Russian University of Transport (MIIT), Moscow, Russia Email: [email protected]  ORCID: 0000-0002-1232-2416

  • Maria VILISOVA, Don State Technical University, Shachty, Russia

    Don State Technical University, Shachty, Russia Email: [email protected]  ORCID: 0000-0001-8873-7055

  • Vladimir SEKERIN, V. A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Moscow

    V. A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia  Email: [email protected] ORCID: 0000-0002-2803-3651

  • Anna GOROKHOVA, Moscow Polytechnic University, Moscow, Russia

    Moscow Polytechnic University, Moscow, Russia Email: [email protected] ORCID: 0000-0002-5820-1687

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Publicado

2023-08-25

Edição

Seção

Artigos