مجلة الإقتصاد الجديد
Volume 17, Numéro 2, Pages 113-124
2026-07-01
Modeling And Forecasting The Consumer Price Index In Algeria: A Seasonal Arma–arch(1) Approach
Authors : Semane Wassila .
Abstract
Abstract: This article presents a model and forecast of the Consumer Price Index (CPI) in Algeria for the period 2002–2025, based on monthly data from the IMF and World Bank databases. After verifying the stationarity of the series (ADF and PP tests), we identify strong seasonality (12-month periodicity) and conditional heteroscedasticity (ARCH effects) in the residuals of a preliminary ARMA model. The specification chosen for the conditional mean is an ARMA(2,0) model augmented with a seasonal component SAR(12) and SMA(12). For the conditional variance, an ARCH(1) process is estimated and proves preferable to a GARCH(1,1) model, which suffers from convergence issues and violations of the positivity and stationarity constraints. Validation tests on the standardized residuals confirm the absence of residual ARCH effects (ARCH test: p = 0.88) and acceptable normality (Jarque-Bera: p = 0.11). Forecasts for the first six months of 2026 indicate stable monthly inflation with volatility converging toward its long-run value. This research makes an original contribution to the literature on inflation in emerging and rentier economies by demonstrating the relevance of a seasonal ARMA–ARCH(1) model for capturing both the mean dynamics and the volatility of the Algerian CPI. Résumé Cet article propose une modélisation et une prévision de l’indice des prix à la consommation (IPC) en Algérie sur la période 2002 2025, à partir de données mensuelles issues des bases du FMI et de la Banque mondiale. Après avoir vérifié la stationnarité de la série (tests ADF et PP), nous identifions une forte saisonnalité (périodicité 12 mois) et une hétéroscédasticité conditionnelle (effets ARCH) dans les résidus d’un modèle ARMA préliminaire. La spécification retenue pour la moyenne conditionnelle est un ARMA(2,0) enrichi d’une composante saisonnière SAR(12) et SMA(12). Pour la variance conditionnelle, un processus ARCH(1) est estimé et s’avère préférable à un GARCH(1,1) qui souffre de problèmes de convergence et de violations des contraintes de positivité et de stationnarité. Les tests de validation sur les résidus standardisés confirment l’absence d’effets ARCH résiduels (test ARCH : p = 0,88) et une normalité acceptable (Jarque Bera : p = 0,11). Les prévisions pour les six premiers mois de 2026 indiquent une inflation mensuelle stable avec une volatilité convergeant vers sa valeur de long terme. Cette recherche apporte une contribution originale à la littérature sur l’inflation dans les économies émergentes et rentières en démontrant la pertinence d’un modèle ARMA saisonnier – ARCH(1) pour capter à la fois la dynamique moyenne et la volatilité de l’IPC algérien.
Keywords
Keywords: Consumer Price Index, seasonal ARMA, ARCH(1), inflation forecasting, volatility, Algeria.
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