PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Czasopismo
2010 | nr 5 | 101--122
Tytuł artykułu

O eksperckich ocenach niepewności w ankietach makroekonomicznych

Warianty tytułu
Expert Assessment of Uncertainty in Macroeconomic Surveys
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Coraz powszechniejszy staje się pogląd, że prognozom makroekonomicznym, zarówno modelowym, jak i eksperckim, powinny towarzyszyć oceny niepewności. Zasadnicza teza niniejszej pracy jest taka, że w przypadku prognoz eksperckich mamy do czynienia z innym typem niepewności niż w przypadku prognoz modelowych. Wymaga to odmiennej interpretacji przedstawianych przez ekspertów rozkładów prawdopodobieństwa. Właściwszy wydaje się opis w kategoriach prawdopodobieństwa subiektywnego, rozumianego jako stopień przekonania eksperta co do przedstawianych hipotez. Dla uzasadnienia powyższej tezy przeanalizowano rozróżnienia pojęciowe dokonywane przy klasyfikacji niepewności i prawdopodobieństwa. Kolejna teza to konieczność uwzględnienia realnych możliwości ekspertów w zakresie kwantyfikacji niepewności w fazie projektowania ankiet makroekonomicznych oraz potrzeba zróżnicowania sposobu opracowywania ankiet w zależności od obszaru wykorzystywania. Problemy zostały przedstawione na przykładzie ankiet makroekonomicznych adresowanych do profesjonalnych prognostów i zastosowań typowych dla banków centralnych (badanie oczekiwań, agregacja opinii, prognozowanie). (abstrakt oryginalny)
EN
The view that macroeconomic forecasts, both model-based and expert-made, should be accompanied by uncertainty assessment is gaining more and more acceptance. The principal thesis of the present paper ascertains that in the case of expert forecasts we deal with a different type of uncertainty than in the case of model forecasts. This requires a different interpretation of probability distributions submitted by experts. A more appropriate approach seems to consist in a description made in terms of subjective probability, understood as the degree of expert conviction with respect to the submitted hypotheses. In order to justify the above thesis, notional differences were analyzed relevant to the process of classifying uncertainty and probability. Another postulated thesis is the necessity to take into consideration the extent to which experts can adequately quantify uncertainty at the stage of designing macroeconomic surveys and to differentiate the way surveys are processed depending on the field where they are used. Those problems have been presented on the example of macroeconomic surveys targeted at professional forecasters and uses that are typical for central banking (studying expectations, aggregating opinions, forecasting). (original abstract)
Czasopismo
Rocznik
Numer
Strony
101--122
Opis fizyczny
Twórcy
  • Narodowy Bank Polski
Bibliografia
  • Bellman R., Zadeh L. (1970), Decision-Making in a Fuzzy Environment, Management Science, 17 (4), B141-B164.
  • Boero G., Smith J., Wallis K. (2008a), Uncertainty and disagreement in economic prediction: the Bank of England Survey of External Forecasters, Economic Journal, 118, 1107-1127.
  • Boero G., Smith J., Wallis K. (2008b), Evaluating a three-dimensional panel of point forecasts: the Bank of England Survey of External Forecasters, International Journal of Forecasting, 24, 354-367.
  • Clements M. (2008), Consensus and uncertainty: Using forecast probabilities of output declines, International Journal of Forecasting, 24, 76-86.
  • Cooke R. (1991), Experts in Uncertainty: Expert Opinion and Subjective Probability in Science, Oxford University Press.
  • Dawid A. (2004), Probability, Causality and the Empirical World: A Bayes-de Finetti-Popper-Borel Synthesis, Statistical Science, 19, 44-57.
  • Dempster A. (1968), A Generalization of Bayesian Inference, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 30 (2), 205-247.
  • Engelberg J., Manski Ch., Williams J. (2009a), Comparing the Point Predictions and Subjective Probability Distributions of Professional Forecasters, Journal of Business & Economic Statistics, 27, 30-41.
  • Engelberg J., Manski Ch., Williams J. (2009b), Assessing the Temporal Variation of Macroeconomic Forecasts by a Panel of Changing Composition, http://faculty.wcas.northwestern.edu.
  • Ellsberg D. (1961), Risk, Ambiguity, and the Savage Axioms, Quarterly Journal of Economics, 75, 643-669.
  • Feller W. (1978), Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa, PWN, Warszawa.
  • de Finetti B. (1974), Theory of Probability, John Wiley & Sons, New York.
  • French S. (1995), Uncertainty and Imprecision: Modelling and Analysis, Journal of the Operational Research Society, 46, 70-79.
  • Gillies D. (2002) Philosophical Theories of Probability, Routledge, London.
  • Giordani P., Soderlind P. (2003), Inflation forecast uncertainty, European Economic Review, 47, 1037-1059.
  • Hájek A. (2009), Interpretations of Probability, w: E.N. Zalta (red.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy, http://plato.stanford.edu/archives/spr2009/entries/probability-interpret/.
  • Helton J., Johnson J., Oberkampf W., Sallaberry C. (2008), Representation of Analysis Results Involving Aleatory and Epistemic Uncertainty, SANDIA Report, http://www.osti.gov/bridge.
  • Hogarth R. (1975), Cognitive Processes and the Assessment of Subjective Probability Distributions, Journal of the American Statistical Association, 70 (350), 271-289.
  • Hoeting J., Madigan D., Raftery A., Volinsky C. (1999), Bayesian Model Averaging: A Tutorial, Statistical Science, 14, 382-401.
  • Kadane J., Winkler R. (1988), Separating Probability Elicitation From Utilities, Journal of the American Statistical Association, 83 (402), 357-363.
  • Kadane J., Wolfson L. (1998), Experiences in Elicitation, The Statistitian, 47 (1), 3-19.
  • Kokoszczyński R., Łyziak T. (2009), The use of different measures of inflation expectations in monetary policy making, CCBS-NBP survey results, materiał zaprezentowany podczas CCBS Chief Economists' Workshop on "New challenges in assessing and managing inflation expectations", 19-20 maja, Bank Anglii.
  • Lahiri K., Wang J. (2006) Subjective Probability Forecasts for Recession, Bussiness Economics, 41 (2), 26-37.
  • Tversky A., Kahneman D. (1974), Judgement Under Uncertainty: Heuristics and Biases, Science, 185, 1124-1131.
  • Savage L. (1967), Implications of Personal Probability for Induction, The Journal of Philosophy, 64, 593-607.
  • Savage L. (1971), Elicitation of Personal Probabilities and Expectations, Journal of the American Statistical Association, 66 (336), 783-801.
  • Shafer G. (1976), A Mathematical Theory of Evidence, Princeton University Press.
  • Winkler R. (1967), The Assessment of Prior Distributions in Bayesian Analysis, Journal of the American Statistical Association, 62 (319), 776-800.
  • Winkler R. (1971), Probabilistic Prediction: Some Experimental Results, Journal of the American Statistical Association, 66 (336), 675-685.
  • Zadeh L. (1965), Fuzzy sets, Information and Control, 8, 338-353.
  • Zarnowitz A., Lambros L. (1983), Consensus and uncertainty in economic prediction, NBER Working Paper, 1171.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171194735

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.