Hírek

Számolhatunk-e inflációt a laptopunkon?

A közgazdász kutatók, elemzők feladatainak jelentős részét teszi ki sokszor, hogy olyan adatok után kutatnak, amit mások gyűjtöttek. Adatok segítéségével ismerjük meg a világot és tudunk helytálló következtetéseket levonni a gazdaság helyzetéről. Napjaink modern adat-gyűjtő módszerei (“Big Data”) így jelentős hozzájárulást jelentenek a gazdaságról való tudásunk bővítésében.

Az árak online megfigyelésének számos előnye említhető a klasszikus módszertanhoz képest. A legkézenfekvőbb, hogy olcsóbb és gyorsabb. Az infláció mérésének tradicionális módja ezzel szemben, hogy nagyszámú képzett munkaerő meglátogatja üzletek százait és havi szinten jegyzi egy előre meghatározott kosárban lévő termékek árait.

Online megfigyelni az árakat ennél lényegesen egyszerűbb. A különböző “scraping” szoftverek segítségével mélyebb informatikai ismeretek nélkül is weboldalak ezrein figyelhetjük az árak alakulását. Egy egyszerű otthoni laptoppal és vezetékes internettel óránként akár 100 000 oldalt is felkereshetünk, és gyűjthetjük táblázatba az ott megjelent árakat. Nem szabad elfeledkezni az adattisztításra fordított időről, de mindenképpen nagyságrendi eltérés van az online és offline mérés költségei között. Nincs komoly költsége annak, hogy minden nap letöltsük az árakat és szinte késés nélkül lássuk azok változását. Ez mind az akadémiai kutatók, mind a döntéshozók számára kulcsfontosságú.

Az eddig megemlített előnyök ráadásul sokszorosan felértékelődtek a pandémia időszakában. A kijárási korlátozások meggátolták a manuális ármegfigyelést, az online becslések pedig 30 nappal is megelőzték a hivatalos adatközlést (Jaworski, 2021).

A távolról való megfigyelés lehetősége már korábban is kiemelkedő hasznosságú volt. Az argentin hivatalos inflációs statisztikákat erős kritika érte 2007 és 2015 között, ám a helyi közgazdászokat ellehetetlenítették az adatok független gyűjtésétől. Az argentin kormány 8 százalékos átlagos inflációt közölt 2007 és 2011 között, míg az online áremelkedés alapján arra lehet következtetni, hogy az 20 százalék körül lehetett valójában. Az online és hivatalos érték ezzel szemben megegyezett a többi latin-amerikai ország esetében (Cavallo, 2013). Az adathamisítás komoly politikai témává is nőtte ki magát Argentínában.

Az online adatgyűjtés további előnye, hogy minden ország esetében elvégezhető azonos módszertannal és különböző országok esetében is elemezhető az azonos termékek árszínvonala (a híres Big Mac indexhez hasonlóan). Ez hatalmas lehetőséget jelent a vásárlóerő-paritás témájának elemzéséhez (Cavallo, 2016).

Természetesen oka van, hogy az online mérés még nem váltotta ki a tradicionális infláció számítást. A gazdaság minden területét nem lehet, illetve nagyon nehéz megfigyelni online. Számos szolgáltatás és a lakhatás ára (Cavallo, 2022) például nem érhető így el. Az is fontos, hogy becslésünket a megfigyelt kereskedőknek kellően nagy és reprezentatív mintája alapján állítsuk össze, mivel azok heterogenitása is jelentősen torzíthat (Cavallo, 2017). Például az online mérés úttörő projektje, a Billion Prices Project országonként a fogyasztói kosár 60-70 százalékát tudja összesen lefedni (Cavallo, 2016). Ezen a téren a COVID-19 előrelépést hozott, mivel számos szolgáltatás hirdetése vált online elérhetővé (Cavallo, 2022). Az interneten való megfigyelésnek további hátránya, hogy nincs információnk az eladott mennyiségekről, így a termékek súlyozásához továbbra is szükség van a statisztikai hivatalok által számított értékekre.

Akkor használtható-e egyáltalán az így előállított index a fogyasztói árindex becslésére? Cavallo (2017) egy nagyszabású projekt keretében empirikusan vizsgálta meg, hogy az online mért infláció jelentősen más eredményre vezet-e, mint az offline mért. Ehhez olyan kereskedelmi üzletek árazását figyelte(tte) meg szimultán módon, amelyek online és offline módon is értékesítenek. Mindezt úgy, hogy egy telefonos applikáció segítségével 323 ember lefényképezte az áruházban elérhető árakat (10-50 termékét), és elküldte elemzésre, miközben az áruházak online weboldalai “scraping” módszerrel voltak naponta megfigyelve.

Adott termék adott áruházban való összehasonlításakor az esetek 72 százalékában megegyezett az online és offline ár, bár ez országonként és szektoronként változott (ruha és elektronikai eszközök esetén volt a legnagyobb az egyezőség mértéke).

Az online és offline mért árváltozások nagysága és mértéke statisztikailag nem tér el egymástól szignifikánsan, azonban időben nem teljesen mozognak együtt. Az online árak gyorsabban reagálnak a sokkokra, így akár jó előrejelzőnek is lehetnek az infláció alakulására vonatkozóan.

Az idézett kutatások relevanciája az online vásárlások arányának emelkedése miatt folyamatosan növekszik. 2008-tól 2019-ig megduplázódott a rendszeresen online vásárlók aránya az EU-ban, a COVID-19 pedig tovább növelte az internetes vásárlások gyakoriságát. Az online elérhető árak így egyre fontosabbá és reprezentatívabbá válnak a lakosság által érzékelt inflációt illetően.

Az árak megfigyelése online csak egyetlen lehetséges felhasználása a modern Big Data eszközöknek. Ezek a technológiák lehetőséget adnak közgazdászoknak, hogy az adatokat ne “adottnak” tekintsék, hanem képesek legyenek a kutatásnak megfelelő adatbázisok előállítására, azonnali elemzésére.

Granát Marcell

MNB, oktatási és kutatási szakértő

Granát Marcell a Budapesti Corvinus Egyetemen szerezte MSc fokozatát közgazdasági elemző szakon. Korábban adatelemzőként dolgozott, az MNB-be pedig 2022 elején érkezett. Egyetemi évei alatt aktívan vett részt kutatásokban, statisztika és ökonometria oktatásban, illetve TDK dolgozatok készítésében. 13 társ-, illetve egyéni szerzős dolgozatának jelentős része módszertani, adatgyűjtési kérdésekkel foglalkozott. Fő kutatási területei: statisztika, ökonometria, gépi tanulás, szövegelemző eszközök.


Hivatkozások:

Cavallo, A. (2013). Online and official price indexes: Measuring Argentina’s inflation. Journal of Monetary Economics, 60(2), 152–165. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2012.10.002

Cavallo, A. (2017). Are Online and Offline Prices Similar? Evidence from Large Multi-Channel Retailers. American Economic Review, 107(1), 283–303. https://doi.org/10.1257/aer.20160542

Cavallo, A. (2022. 07. 28). Big Data, Covid inflation and Stockouts. Big Data and New Tools to Track inflation in Real-Time Online Conference, https://www.banque-france.fr/en/big-data-and-new-tools-track-inflation-real-time

Cavallo, A., & Rigobon, R. (2016). The Billion Prices Project: Using Online Prices for Measurement and Research. Journal of Economic Perspectives, 30(2), 151–178. https://doi.org/10.1257/jep.30.2.151


Főoldali kép forrása: pixabay.com

The post Számolhatunk-e inflációt a laptopunkon? appeared first on Economania blog.

Ez a weboldal sütiket („cookie”) használ
Ez a weboldal sütiket használ a kényelmesebb böngészés érdekében. A honlap használatával Ön elfogadja, hogy az oldal sütiket használ. Kérjük, olvassa el Sütitájékoztatónkat, amelyben további információkat olvashat a sütikről és azt is megtudhatja, hogyan tudja kikapcsolni vagy törölni őket. View more
Süti tájékoztató
Elfogadom
Nem fogadom el
Adatvédelmi és Cookie szabályzat
Szabályzat
Süti neve Aktiv
Hogyan törölheti a cookie-kat, és hogyan tilthatja le azokat: Kérjük, olvassa el Sütitájékoztatónkat, amelyben további információkat olvashat a sütikről és azt is megtudhatja, hogyan tudja kikapcsolni vagy törölni őket. Amennyiben nem szeretné, hogy cookie-kat használjunk, letilthatja azokat. A letiltás böngészőfüggő, és különböző módon történhet. A legnépszerűbb böngészőkben a letiltás mikéntjéről az alábbi linkeken szerezhet tudomást:
Beállítások mentése
Süti tájékoztató