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首页> 外文期刊>International journal of monetary economics and finance >Comparing the measures of core inflation in India: trimmed mean and structural vector auto-regression approach
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Comparing the measures of core inflation in India: trimmed mean and structural vector auto-regression approach

机译：比较印度的核心通货膨胀指标：修正的均值和结构向量自回归方法

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This paper estimates core inflation through trimmed mean method and structural vector auto-regression (SVAR) method by using monthly data of wholesale price index (WPI) and index of industrial production (IIP) from April 2005 to March 2014 for India. In this paper, we have compared 25% trimmed mean and SVAR method and it was found that SVAR measure provides better results than trimmed mean method. In SVAR method, we found the exact movements of core and non-core shocks in impulse response functions and variance decomposition. It is based on the definitions of core inflation but trimmed mean method excludes the outliers in the price index, whereas SVAR method is difficult to estimate.
机译：本文利用2005年4月至2014年3月印度批发价格指数（WPI）和工业生产指数（IIP）的月度数据，通过修正均值法和结构向量自回归（SVAR）方法估算了核心通货膨胀。在本文中，我们比较了25％的均值修整和SVAR方法，发现SVAR度量比均值修整方法提供了更好的结果。在SVAR方法中，我们发现了冲激响应函数和方差分解中核心和非核心冲击的精确运动。它基于核心通货膨胀的定义，但修整均值法将价格指数中的离群值排除在外，而SVAR方法则难以估计。

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