Bayesian Methods in Forecasting - Short Introduction

• Autorzy: Ignacy Morawski

Warianty tytułu

Metody Bayesowskie w prognozowaniu - wprowadzenie

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Bayesian methods are widely used by central banks' researchers to estimate forecasting models. The main difference between Bayesian approach and classical statistical approach is that the former treats data as given and parameters as stochastic variables, whereas the latter looks at sample data as one from various possible realizations, given a single vector of parameters. Therefore the source of uncertainty is different when we analyze the economy using the Bayesian methods. In this paper I present the basic procedures associated with Bayesian approach in forecasting. I show the simplest application to the stationary autoregression process of order one and more developed applications to VAR models. The aim of the paper is to give to a reader a comprehensive guide to Bayesian forecasting methods, which can be treated as a foundation to more advanced studies. (original abstract)

Bayesowskie metody statystyczne są często używane przez ekonomistów w bankach centralnych do estymacji modeli prognostycznych. Podstawowa różnica między podejściem bayesowskim a podejściem statystyki klasycznej jest taka, że pierwsze z nich traktuje parametry modelu jako stochastyczne, drugie zaś przyjmuje wektor parametrów jako stałą. W zależności od wykorzystanej metody, różne są źródła ryzyka. W niniejszej pracy zaprezentowano podstawowe procedury związane z wykorzystaniem metod bayesowskich w prognozowaniu. Pokazano ich zastosowanie do modelu autoregresji pierwszego rzędu, jak też bardziej zaawansowane zastosowania do modeli VAR. Celem pracy jest stworzenie krótkiego przewodnika, który może być traktowany jako wstęp do bardziej zaawansowanych studiów. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Bayesian statistics; Bayesian models; Forecasting

PL

Statystyka bayesowska; Modele bayesowskie; Prognozowanie

• Czasopismo: Zarządzanie Zmianami : zeszyty naukowe
• Rocznik: 2010
• Numer: nr 2
• Strony: 45--56

Twórcy

autor

Ignacy Morawski

• Bocconi University, student

Bibliografia

• Cifarelli D.M., Muliere P. [1989], Statistica Bayesiana, Gianni Iuculano Editore.
• DeJong D., Dave Ch. [2007], Structural Macroeconometrics, Princeton University Press.
• Doan T., Litterman R., Sims Ch. [1986], Forecasting and Conditional Projection Using Realistic Prior Distribution, Staff Report 93, Federal Reserve Bank of Minneapolis.
• Goldberger A.S., Theil H. [1961], On Pure and Mixed Statistical Estimation in Economics, "International Economic Review", Vol. 2, no. 1.
• Hamilton J.D. [1994], Time Series Analysis, Princeton University Press.
• Litterman R. [1985], Forecasting With Bayesian Vector Autoregressions - Four Years of Experience, Staff Report 95, Federal Reserve Bank of Minneapolis.
• Lucas R. [1976], Econometric Policy Evaluation: A Critique, Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, Elsevier, Vol. 1(1).
• Sims Ch. [1982], Policy Analysis with Econometric Models, "Brookings Papers on Economic Activity", No. 1.
• Todd R. [1984], Improving Economic Forecasting With Bayesian Vector Autoregression, "Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review", Vol. 3., Fall.