Muhammad Abdus Salam
State Bank of Pakistan

Shazia Salam
Goverment Girls College Dargai (Pakistan)

Mete Feridun
Cyprus International University (Nicosia,Cyprus)

Reference: Received 01st May 2006; Published 02nd February 2007.
ISSN 1579-1475

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Abstract

This study attempts to outline the practical steps which need to be undertaken to use autoregressive integrated moving average (ARIMA) time series models for forecasting Pakistan’s inflation. A framework for ARIMA forecasting is drawn up. On the basis of in-sample and out-of-sample forecast it can be concluded that the model has sufficient predictive powers and the findings are well in line with those of other studies. Further, in this study, the main focus is to forecast the monthly inflation on short-term basis, for this purpose, different ARIMA models are used and the candid model is proposed. On the basis of various diagnostic and selection & evaluation criteria the best and accurate model is selected for the short term forecasting of inflation.

Resumen

El presente estudio muestra el marco de trabajo y las distintas etapas necesarias para el análisis de series temporales, empleando el modelo ARIMA, con el fin de predecir la inflación en Paquistán. Basándonos en el análisis de predicciones dentro y fuera de la muestra, podemos afirmar que este modelo es válido para obtener predicciones fiables y que los resultados obtenidos van en la misma línea que los de otros trabajos. Asimismo, el objetivo de este estudio es también la predicción de la inflación mensual a corto plazo. Para ello, usamos diversos modelos ARIMA y, en base al análisis de varios criterios de selección y evaluación, seleccionamos el modelo más completo y preciso para la predicción de la inflación a corto plazo.