PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2015 | R. 13, nr 4, cz. 2 | 209--228
Tytuł artykułu

Zastosowanie danych o rożnej częstotliwości w prognozowaniu makroekonomicznym na podstawie modeli dynamicznych

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Mixed Frequency Data Dynamic Models in Macroeconomic Forecasting
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem badania było sprawdzenie, czy uwzględnienie w modelu dynamicznym zmiennych o częstotliwości wyższej niż częstotliwość zmiennej objaśnianej statystycznie istotnie poprawia jakość (dopasowanie) prognoz makroekonomicznych. Prognozy makroekonomiczne wyznaczane były z modeli dynamicznych łączących zmiennie o zróżnicowanej częstotliwości znanych jako regresja MIDAS, następnie porównywane były z prognozami tych samych kategorii ekonomicznych uzyskanych z modeli DFM, ARIMA, VAR. Do oszacowania modeli, prognozowania krótkookresowego (horyzont prognozy h=1) i symulacji ośmiu sesji prognostycznych wykorzystano dane czasu rzeczywistego odnoszące się do gospodarki USA. Z przeprowadzonych badań wynika, że dynamiczny model MIDAS (AR-MIDAS) i model VAR dostarczyły najbardziej precyzyjnych prognoz, prognozy z modeli DFM i ARIMA okazały się statystycznie miej precyzyjne. Spośród dwóch klas modeli dostarczających najbardziej precyzyjnych prognoz (AR-MIDAS, VAR) jedynie AR-MIDAS wygenerował prognozy, prawidłowo przewidując wszystkie punkty zwrotne, cech tej nie miały prognozy VAR. Z tego powodu można rekomendować wykorzystanie modeli AR-MIDAS do prognoz typu now-casting. (abstrakt oryginalny)
EN
The aim of the study was to find out whether the use of mixed frequency data dynamic models can improve the accuracy of quarterly forecasts of selected macroeconomic variables. The research tools were the MIDAS, AR-MIDAS, DFM, ARIMA and VAR models with quarterly forecasts as reference points. The study used a simulation of eight (ex ante) forecasting sessions. To that end, it was necessary to use variables from the real-time database. Yet, due to the limited access to such databases, the study focused on U.S. GDP. The results indicate that the AR-MIDAS class model, which directly incorporates the latest available monthly information as well as "classic" VAR model provided significantly more accurate forecasts of GDP then DFM and ARIMA models. Comparing AR-MIDAS and VAR forecasts (which were equally accurate in terms of Diebold-Mariano test) only the previous model proved to be able to provide accurate forecasts of all turning points which occurred within the sample. This unique feature enables to recommend AR-MIDAS as a now-casting or short term forecasting tool. (original abstract)
Rocznik
Strony
209--228
Opis fizyczny
Twórcy
  • Uniwersytet Gdański
Bibliografia
  • 1. Andreou E., Ghysels E., Kourtellos A. (2010), Forecasting with mixedfrequency data, w: Oxford Handbook on Economy Forecasting, Clements M. P., Hendry D. F. (ed.).
  • 2. Artis M., Banerjee A., Marcelino M. (2003), Factor forecast for the UK, "Bacconi University Working Paper", No. 203.
  • 3. Boivin J., Ng S. (2006),.Are more data always better for factor analysis? "Journal of Econometrics", Vol. 132, No. 1.
  • 4. Brown G., Buccellato T., Chamberlin G., Dey-Chowdhury D., Youl R. (2010), Understanding the quality of early estimates of Gross Domestic Product, "Economic & Labour Market Review", Vol. 4, No. 6.
  • 5. Chamberlin G. (2007), Forecasting GDP using external data sources, "Economic and Labour Market Review", Vol. 1, No. 8.
  • 6. Chamberlin G. (2010), Real time data, "Economic and Labour Market Review", Vol. 4, No. 12.
  • 7. Chen X., Ghysels E. (2009), News - good or bad - and its impact on predicting future volatility, "Review of Financial Studies", Vol. 24, No. 1.
  • 8. Chow G., Lin A. (1971), Best linear unbiased interpolation, distribution and extrapolation of time series by related time series, "Review of Economics and Statistics", Vol. 53.
  • 9. Clements M. P., Galvao A. B. (2010), Real-time Forecasting of Inflation and Output growth in the Presence of Data Revisions, "Warwick Economic Research Papers", No. 953.
  • 10. Clements M. P., Galvao A.B. (2006), Macroeconomic Forecasting with Mixed Frequency Data: Forecast of US output growth and inflation, "Warwick Economic Research Papers", No. 773.
  • 11. Croushore D. (2005), Forecasting with Real-Time Data Vintages, "University of Richmond Working Paper".
  • 12. Diebold F. (2012), Comparing Predictive Accuracy, Twenty Years Later: A Personal Perspective on the Use and Abuse of Diebold-Mariano Test, "University of Pennsylvania Working Paper", No. 7.
  • 13. Fair R. (2013), Macroeconometric Modeling, http://fairmodel.econ.yale.edu/mmm/mm.pdf.
  • 14. Faust J., Rogers J., Wright J. (2005), News and noise in G7 announcements, "Centre for Economic Policy Research", Vol. 12.
  • 15. Forni M., Hallin M., Lippi M., Reichlin L. (2005), The Genaralized Dynamic Factor Model, "Journal of the American Statistical Association", Vol. 100, No. 471.
  • 16. Foroni C., Marcellino M. (2013), A survey of econometric methods for mixed-frequency data, "Working Paper", No. 6 Norge Bank Research.
  • 17. Ghysels E., Santa-Clara P., Valkanov R. (2004a), The MIDAS touch: Mixed Data Sampling regression models, Chapel Hill, N.C.
  • 18. Ghysels E., Santa-Clara P., Valkanov R. (2004b), Predicting volatility: Getting the most out of return data sampled at different frequencies, NBER Working Paper No. 10914.
  • 19. Ghysels E., Sinko A., Valkanov R. (2004c), MIDAS regression: Further results and new directions, "Econometric Reviews", Vol. 26.
  • 20. Ghysels E., Santa-Clara P., Valkanov R. (2005), There is a risk-return trade-off after all, "Journal of Financial Economics", Vol. 76, No. 3.
  • 21. Hendry D. F., Mizon G.E. (1978), Serial correlation as a convenient simplification, not a nuisance: A comment on a study of the demand for money by the Bank of Engldand, "Economic Journal", Vol. 88.
  • 22. Jacobs J., van Norden S. (2011), Modeling data revisions: Measurement error and dynamics of "true" values, "Journal of Econometrics", Vol. 161.
  • 23. Kapetanios G., Yates T. (2004), Estimating time-variation in measurement error from data revision; an application to forecasting in dynamic models, "Bank of England Working Papers", No. 238.
  • 24. Koenig E. F., Domas S., Piger J. (2003), The use and abuse of real-time data on economic forecasting, "The Review of Economic and Statistics", Vol. 85, No. 3.
  • 25. Mankiw N. G., Shapiro M. D. (1986), News of noise. An analysis of GNP revision, "Survey of Current Business".
  • 26. Marcellino M., Stock J., Watson M. (2006), A comparison of direct and iterated multistep AR methods for forecasting macroeconomic time series, "Journal of Econometrics", Vol. 135, No. 1-2.
  • 27. Miller P. J., Chin D. M. (1996), Using monthly data to improve quarterly model forecasts, "Federal Reserve Bank Minneapolis Quarterly Review", Vol. 20.
  • 28. Patterson K. (2002), The data measurement process for UK GNP: stochastic trends, long memory and unit roots, "Journal of Forecasting", Vol. 21.
  • 29. Richardson C. (2003), Revision analysis: a time series approach, "Economic Trends", Vol. 12.
  • 30. Schneider M., Spitzer M. (2004), Forecasting Austrian GDP using the generalized dynamic factor model, "Oesterreichische Nationalbank Working Paper", Vol. 89.
  • 31. Stark T., Croushore D. (2002), Forecasting with a real time data set for macroeconomists, "Journal of Macroeconomics", Vol. 24.
  • 32. Stock J., Watson M. (1999), Forecasting Inflation, "Journal of Monetary Economics", Vol. 44.
  • 33. Stock J., Watson M. (2002), Macroeconomic Forecasting Using Diffusion Indexes, "Journal of Business and Economic Statistic", Vol. 20, No. 2.
  • 34. Stock J., Watson M. (2005), Implications of Dynamic Factor Models for VAR Analysis, "NBER Working Papers", No. 11467.
  • 35. Stock J., Watson M. (2006), Forecasting with Many Predictors, "Handbook of Economic Forecasting", Vol. 1.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171415251

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.