Modelowanie nieliniowe w analizie wskaźników koniunktury

• Autorzy: Katarzyna Maciejowska , Piotr W. Zwiernik
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Nieliniowe modelowanie szeregów czasowych pojawiły się na dobre w zastosowaniach ekonomicznych stosunkowo niedawno. Prawdopodobnie najwcześniejszym modele, tego typu zastosowanym w modelowaniu ekonomicznym był model dwuliniowy zaproponowany niecałe 30 lat temu przez Grangera i Andersona. Najpopularniejszymi modelami nieliniowej analizy zmiennych makroekonomicznych są modele wygładzonego przejścia STR (ang. Smooth Transition Regression) i przełącznikowe modele Markowa MSM (ang. Markov Switchingm Models). Istotą tych modeli jest założenie, że dynamika badanego szeregu zależy od zmian pomiędzy stanami (reżimami) jakiegoś innego procesu. Ma to dobrą interpretację ekonomiczną, gdy za te uznamy na przykład rodzaje polityki gospodarczej rządu albo różne stany aktywności gospodarczej, bo większość szeregów makroekonomicznych rzeczywiście inaczej zachowuje się w stanach podwyższonej aktywności gospodarczej niż w okresach recesji. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Modele ekonometryczne; Modele nieliniowe; Szeregi czasowe; Modele Markowa

EN

Econometric models; Nonlinear models; Time-series; Markov models

• Czasopismo: Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego / Szkoła Główna Handlowa
• Rocznik: 2006
• Numer: nr 77 Wskaźniki wyprzedzające
• Strony: 101--146

Twórcy

autor

Katarzyna Maciejowska

autor

Piotr W. Zwiernik

Bibliografia

• Ashley R., Patterson D., Hinich M.. A diagnostic test for nonlinear serial dependence in time series fitting errors. "Journal of Time Series Analysis", 7:165-178, 1986.
• Brock W., Dechert W.D., Jose S., A test for independence based on the correlation dimension. Discussion paper, Department of Economics, University of Wisconsin-Madison, 1986.
• Bradley M., Jansen D., Are business cycle dynamics the same across countries? Testing linearity around the globe. "Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics", 4(2): 51-71, 2000.
• Breunig R., Najarían S., Pagan A. Specification testing of Markov switching models. "Oxford Bulletin of Economics and Statistics", 65:703-725, 2003.
• Boldin M.D. Dating turning points in the business cycle. "Journal of Business", 67:67-131, 1994.
• Carrasco M., Hu L., Ploberger W. Optimal test for Markov switching. working paper, University of Rochester, april 2005.
• Clements M., Krolzig H.M. A comparison of forecast performance of Markov-switching and threshold autoregressive models of US GNP." Econometrics Journal", 1:47-75, 1998.
• Chauvet M., Piger J. ,Identifying business cycle turning points in real time. The Federal Reserve Bank of St. Louis, march/april, 47-62, 2003.
• Davies R.B., Hypothesis testing when a nuisance parameter is present only under the alternative. "Biometrika", 74:33-43, 1987.
• Granger C.W.J, Andersen A.P. ,An Introduction to Bilinear Time Series. Vandenhoeck and Ruprecht, 1978.
• Goldfeld M.S., Quandt R.E., A Markov model for switching regressions. "Journal of Econometrics", 1:3-16, 1973.
• Granger C.W.J., Terásvirta T., Modelling Nonlinear Economic Relationships. Oxford University Press, 1993.
• Hamilton J.D. ,Rational expectations econometric analysis of changes in regime: An investigation of the term structure of interest rates. "Journal of Economic Dynamics and Control", 12:385-123, 1988.
• Hamilton J.D. ,A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle. "Econometrica", 57:357-384, 1989.
• Hamilton J.D., Analysis of time series subject to changes in regime. "Journal of econometrics", 45:39-70, 1990.
• Hamilton J.D., Time series analysis. Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 1994.
• Hamilton J.D., Specification testing in Markov-switching time series models." Journal of econometrics", 70:127-157, 1996.
• Hamilton J.D., What's real about the business cycle? Raport instytutowy 11161, "National Bureau of Economic Research", Inc, Luty 2005.
• HansenB.E.,The likelihood ratio test under nonstandard conditions: Testing the Markov switching model of GNP. "Journal of Applied Econometrics", 7:61-82, 1992.
• Hinich J.M, Testing for gaussianity and linearity of economic time series." Journal of Time Series Analysis", 3:169-176, 1982.
• Keenan D.M., A tukey nonadditivity-type test for time series nonlinearity." Biometrika", 72:39-44, 1985.
• Chang-Jin Kim. Dynamic linear models with Markov switching. "Journal of Econometrics", 60:1-22, 1994.
• Krolzig H.-M., International business cycles: Regime shifts in the stochastic process of economic growth. Applied economics discussion paper, University of Oxford, 1997.
• Liitkepohl H., Kratzig M. red. ,Applied Time Series Econometrics. Cambridge University Press, Cambridge, 2004.
• Luukkonen R., Saikkonen P., Terasvirta T., Testing linearity against smooth transition autoregressive models. "Biometrika", 75(3):491-499, 1988.
• Osińska M., Witkowski M., Testowanie hipotezy o liniowości modelu wobec alternatywy STAR i SETAR. V Ogólnopolskie Seminarium Naukowe: Dynamiczne Modele Ekonomiczne, Toruń, 1997.
• Podgórska M., Decewicz A., Analiza tendencji rozwojowych w polskiej gospodarce na podstawie testu koniunktury. Metody i wyniki, wolumen 70 serii Prace i Materiały IRG, rozdział Modele Markowa w analizie wyników testu koniunktury. SGH, Warszawa, 2001.
• Sarantis N., Modelling nonlinearities in real effective exchange rates. "Journal of International Money and Finance", 18:27-45, 1999.
• Stawicki J., Przełącznikowe modele Markowa. VIII Ogólnopolskie Seminarium Naukowe: Dynamiczne Modele Ekonomiczne, Toruń, 2003.
• Terasvirta T., Anderson H.M, Characterizing nonlinearities in business cycles using smooth transition autoregressive models. "Journal of Applied Econometrics", 7:119-136, 1992.
• Terasvirta T., Handbook of Economic Statistics, rozdział: Modelling economic relationships with smooth transition regressions, s. 507-552. Dekker, New York, 1998.
• Terasvirta T.. Univariate nonlinear time series models. Working Paper Series in Economics and Finance from Stockholm School of Economics, 593, 2005.
• Tong H., Non-linear time series: a dynamical system approach. Oxford University Press, 1990.
• Tsay R.S., Nonlinearity tests for time series. "Biometrika", 73(2):461-66, 1986.
• Welfe A., Ekonometria. PWE, Warszawa, wydanie trzecie zmienione, 2003.