Dankortbetalinger og detailomsætning

Maria Carlsen, Kapitalmarkedsafdelingen og Peter Ejler Storgaard, Økonomisk Afdeling

INDLEDNING

En væsentlig del af betalingerne i den danske detailhandel foregår med dankort. Værdien af dankortbetalingerne kan anvendes som en tidlig indikator for detailomsætningen, da dankortomsætningen for en given måned er tilgængelig fra PBS A/S omkring en uge efter månedens udløb, mens Danmarks Statistik offentliggør detailomsætningen ca. 30 dage efter referencemånedens udløb.

Nationalbanken har siden 2005 anvendt dankortbetalinger som indikator for detailomsætningen. Detailomsætningen udgør omkring 45 pct. af det private forbrug ekskl. bilkøb og boligbenyttelse og anvendes ofte som indikator for udviklingen i det private forbrug. I Kvartalsoversigten 2. kvartal 2005, side 17, opstilles en simpel regressionsmodel, der forklarer årsvækstraten i værdiindekset for detailomsætningen ud fra årsvækstraten i dankortomsætningen. Sammenhængen mellem dankortbetalinger og detailomsætning er ikke en til en. Det skyldes bl.a., at en række produkter og tjenesteydelser, der ikke indgår i detailomsætningen, også betales med dankort, ligesom der løbende har været en stigning i andelen af transaktioner, der betales med dankort.

Ved at deflatere modellens skøn for årsvækstraten i værdiindekset fås et skøn for årsvækstraten i mængdeindekset for detailomsætningen, som er vist i figur 1. Det ses, at dankortbetalingerne generelt er en god indikator for detailomsætningen.

Til brug for konjunkturvurdering er det særligt det sæsonkorrigerede mængdeindeks for detailomsætningen, der har interesse. Den eksisterende model udvides derfor til at kunne give et skøn på det sæsonkorrigerede mængdeindeks. Ifølge modellen vil en stigning i dankortbetalingerne på 1 pct. indikere en stigning i detailomsætningen på 0,4 pct. Nedenfor beskrives de opstillede modeller og resultater kort, mens detaljer og databeskrivelse kan ses i Working Paper nr. 66¹.

Udvidelse af Den eksisterende model

I forhold til den oprindelige model ses der på udvidelser i to dimensioner: modellering af sæsonmønstret og korrektion for prisudviklingen.

Der opstilles to modeller til forklaring af det sæsonkorrigerede mængdeindeks for detailomsætningen ud fra dankortbetalinger. Model 1 er i årlige vækstrater, mens model 2 er baseret på en model² i månedlige vækstrater. Fordelen ved model 2 er, at informationen fra de seneste 11 måneder udnyttes.

Såvel dankortbetalingerne som detailomsætningen er stærkt præget af sæsonudsving. Dels er der forskelle fra måned til måned, fx er både dankortbetalingerne og detailomsætningen særligt høje i december på grund af julehandlen, dels afhænger omsætningen af ugedagen, hvor dankortbetalingerne er højere om fredagen end på ugens øvrige dage. For at tage højde herfor inkluderes såkaldte sæsondummyer, herunder dummyer for antallet af mandage, tirsdage, ... i hver måned. Fx fanger en sådan variabel, hvis der er forskel i antallet af mandage mellem månederne.

Korrektionen for prisudviklingen anvender den implicitte prisdeflator beregnet ud fra værdi- og mængdeindekset for detailomsætningen suppleret med et prisskøn for den seneste måned baseret på forbrugerpriserne, der foreligger allerede ca. 10 dage efter en måneds udløb.

resultater

De to modeller estimeres for perioden januar 1998 - december 2006. De resterende 17 observationer i datamaterialet bruges til at vurdere modellernes prædiktionsevne uden for estimationsperioden.

Såvel model 1 som model 2 er bedre til at forudsige detailomsætningen end den oprindelige model, jf. figur 2. Sammenlignes de tre modellers prædiktionsevne ved målet MSE³, er forudsigelsesfejlene tydeligt mindre for model 2 end for model 1 og den oprindelige model. Den gennemsnitlige forudsigelsesfejl, der indikerer, om der er bias i skønnene, er tæt på nul for model 1, mens der er en lille positiv bias for model 2 (i størrelsesordenen en femtedel af standardafvigelsen for de månedlige ændringer i detailomsætningen).

For at være nyttig som indikator for detailomsætningen må modellen med dankortbetalinger have mindre forudsigelsesfejl end en model baseret alene på tidligere måneders detailomsætning. Sammenlignet med en sådan AR(4)-model har model 2 lavere MSE. Det viser, at dankortbetalingerne bidrager med væsentlig information til skøn på detailomsætningen.