The Value and the Limits of Monetary Policy: Decision Making on Inflation Targeting and Interest Rates

master
dc.abstract.enThis research inquires the interactions between macroeconomic variables, particularly the Consumer Price Index (CPI) and Harmonized Index of Consumer Prices (HICP), and evaluates the efficacy of inflation-targeting strategies of prominent Central Banks: the Bank of England, Federal Reserve, Bank of Japan, and European Central Bank. Using a combination of regression analysis through Python and Excel, a comprehensive dataset spanning from Q2 2002 to Q4 2022 (or Q2 2023, depending on data availability) was analysed. This dataset comprised of crucial macroeconomic indicators, such as the Consumer Price Index (CPI), Long-term interest rates (LTINT), Short-term interest rates (STINT), Unemployment rate (HUR), GDP growth (QGDP), and currency exchange rates and exchange rate growth. Techniques such as Multiple Regression, Vector Autoregression, Augmented Dickey–Fuller (ADF) test, Granger Causality, Impulse Response Function (IRF), and Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) were harnessed to identify intricate relationships between HICP (or CPI) and other significant macroeconomic factors. The model is effective at identifying factors that predict other indicators or themselves. The predictability of the CPI and other macro variables is a key finding, highlighting the benefit of utilizing predictors for efficient inflation targeting.pl
dc.abstract.plNiniejsze badanie dotyczy interakcji między zmiennymi makroekonomicznymi, w szczególności wskaźnikiem cen konsumpcyjnych (CPI) i zharmonizowanym wskaźnikiem cen konsumpcyjnych (HICP), oraz Ocena skut ecznosi strategii wyznaczania celów inflacyjnych znanych banków centralnych: Banku Anglii, Rezerwy Federalnej, Banku Japonii i Europejskiego Banku Centralnego. Korzystając z połączenia analizy regresji za pomocą Pythona i Excela, przeanalizowano obszerny zbiór danych obejmujący okres od II kwartału 2002 r. do IV kwartału 2022 r. (lub II kwartału 2023 r., w zależności od dostępności danych). Zbiór ten obejmował kluczowe wskaźniki makroekonomiczne, takie jak wskaźnik cen konsumpcyjnych (CPI), długoterminowe stopy procentowe (LTINT), krótkoterminowe stopy procentowe (STINT), stopa bezrobocia (HUR), wzrost PKB (QGDP) oraz kursy wymiany walut i wzrost kursów walut. Techniki takie jak regresja wielokrotna, autoregresja wektorowa, rozszerzony test Dickeya-Fullera (ADF), przyczynowość Grangera, funkcja odpowiedzi impulsowej (IRF) i dekompozycja wariancji błędu prognozy (FEVD) zostały wykorzystane do identyfikacji zawiłych relacji między HICP (lub CPI) a innymi istotnymi czynnikami makroekonomicznymi. Model jest skuteczny w identyfikowaniu czynników, które przewidują inne wskaźniki lub same siebie. Przewidywalność CPI i innych zmiennych makro jest kluczowym odkryciem, podkreślającym korzyści płynące z wykorzystania predyktorów do skutecznego ukierunkowania inflacji.pl
dc.affiliationUniwersytet Jagielloński w Krakowiepl
dc.areaobszar nauk społecznychpl
dc.contributor.advisorZachorowska-Mazurkiewicz, Anna - 132823 pl
dc.contributor.authorÖzdamar, Ahmet Egepl
dc.contributor.departmentbycodeUJK/UJKpl
dc.contributor.reviewerZachorowska-Mazurkiewicz, Anna - 132823 pl
dc.contributor.reviewerGrodzicki, Maciejpl
dc.date.accessioned2023-10-20T21:41:04Z
dc.date.available2023-10-20T21:41:04Z
dc.date.submitted2023-10-18pl
dc.fieldofstudyBusiness and Finance Managementpl
dc.identifier.apddiploma-165022-299494pl
dc.identifier.urihttps://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/321681
dc.languageengpl
dc.subject.enCentral Bank – Inflation Targeting – Interest Rates-Macroeconomy - Regressionpl
dc.subject.plBank centralny- Cel inflacyjny- Makroekonomia- Regresja- Stopy procentowepl
dc.titleThe Value and the Limits of Monetary Policy: Decision Making on Inflation Targeting and Interest Ratespl
dc.title.alternativeWartość i ograniczenia polityki pieniężnej: Podejmowanie decyzji dotyczących celu inflacyjnego i stóp procentowychpl
dc.typemasterpl
dspace.entity.typePublication
dc.abstract.enpl
This research inquires the interactions between macroeconomic variables, particularly the Consumer Price Index (CPI) and Harmonized Index of Consumer Prices (HICP), and evaluates the efficacy of inflation-targeting strategies of prominent Central Banks: the Bank of England, Federal Reserve, Bank of Japan, and European Central Bank. Using a combination of regression analysis through Python and Excel, a comprehensive dataset spanning from Q2 2002 to Q4 2022 (or Q2 2023, depending on data availability) was analysed. This dataset comprised of crucial macroeconomic indicators, such as the Consumer Price Index (CPI), Long-term interest rates (LTINT), Short-term interest rates (STINT), Unemployment rate (HUR), GDP growth (QGDP), and currency exchange rates and exchange rate growth. Techniques such as Multiple Regression, Vector Autoregression, Augmented Dickey–Fuller (ADF) test, Granger Causality, Impulse Response Function (IRF), and Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) were harnessed to identify intricate relationships between HICP (or CPI) and other significant macroeconomic factors. The model is effective at identifying factors that predict other indicators or themselves. The predictability of the CPI and other macro variables is a key finding, highlighting the benefit of utilizing predictors for efficient inflation targeting.
dc.abstract.plpl
Niniejsze badanie dotyczy interakcji między zmiennymi makroekonomicznymi, w szczególności wskaźnikiem cen konsumpcyjnych (CPI) i zharmonizowanym wskaźnikiem cen konsumpcyjnych (HICP), oraz Ocena skut ecznosi strategii wyznaczania celów inflacyjnych znanych banków centralnych: Banku Anglii, Rezerwy Federalnej, Banku Japonii i Europejskiego Banku Centralnego. Korzystając z połączenia analizy regresji za pomocą Pythona i Excela, przeanalizowano obszerny zbiór danych obejmujący okres od II kwartału 2002 r. do IV kwartału 2022 r. (lub II kwartału 2023 r., w zależności od dostępności danych). Zbiór ten obejmował kluczowe wskaźniki makroekonomiczne, takie jak wskaźnik cen konsumpcyjnych (CPI), długoterminowe stopy procentowe (LTINT), krótkoterminowe stopy procentowe (STINT), stopa bezrobocia (HUR), wzrost PKB (QGDP) oraz kursy wymiany walut i wzrost kursów walut. Techniki takie jak regresja wielokrotna, autoregresja wektorowa, rozszerzony test Dickeya-Fullera (ADF), przyczynowość Grangera, funkcja odpowiedzi impulsowej (IRF) i dekompozycja wariancji błędu prognozy (FEVD) zostały wykorzystane do identyfikacji zawiłych relacji między HICP (lub CPI) a innymi istotnymi czynnikami makroekonomicznymi. Model jest skuteczny w identyfikowaniu czynników, które przewidują inne wskaźniki lub same siebie. Przewidywalność CPI i innych zmiennych makro jest kluczowym odkryciem, podkreślającym korzyści płynące z wykorzystania predyktorów do skutecznego ukierunkowania inflacji.
dc.affiliationpl
Uniwersytet Jagielloński w Krakowie
dc.areapl
obszar nauk społecznych
dc.contributor.advisorpl
Zachorowska-Mazurkiewicz, Anna - 132823
dc.contributor.authorpl
Özdamar, Ahmet Ege
dc.contributor.departmentbycodepl
UJK/UJK
dc.contributor.reviewerpl
Zachorowska-Mazurkiewicz, Anna - 132823
dc.contributor.reviewerpl
Grodzicki, Maciej
dc.date.accessioned
2023-10-20T21:41:04Z
dc.date.available
2023-10-20T21:41:04Z
dc.date.submittedpl
2023-10-18
dc.fieldofstudypl
Business and Finance Management
dc.identifier.apdpl
diploma-165022-299494
dc.identifier.uri
https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/321681
dc.languagepl
eng
dc.subject.enpl
Central Bank – Inflation Targeting – Interest Rates-Macroeconomy - Regression
dc.subject.plpl
Bank centralny- Cel inflacyjny- Makroekonomia- Regresja- Stopy procentowe
dc.titlepl
The Value and the Limits of Monetary Policy: Decision Making on Inflation Targeting and Interest Rates
dc.title.alternativepl
Wartość i ograniczenia polityki pieniężnej: Podejmowanie decyzji dotyczących celu inflacyjnego i stóp procentowych
dc.typepl
master
dspace.entity.type
Publication
Affiliations

* The migration of download and view statistics prior to the date of April 8, 2024 is in progress.

Views
5
Views per month
Views per city
Wroclaw
2
Glina
1
Hyderabad
1
Olsztyn
1

No access

No Thumbnail Available
Collections