- Tytuł:
-
Short-term forecasting and composite indicators construction with help of dynamic factor models handling mixed frequencies data with ragged edges
Krótkoterminowe prognozowanie i budowa równoczesnego wskaźnika aktywności ekonomicznej za pomocą dynamicznych modeli czynnikowych wykorzystujących dane o mieszanych częstotliwościach i niezbilansowanym końcu prób - Autorzy:
- Łupiński, Marcin
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/422970.pdf
- Data publikacji:
- 2012
- Wydawca:
- Główny Urząd Statystyczny
- Tematy:
-
short-term forecasting
coincident indicators
factor models
mixed frequencies
ragged edges
prognozowanie krótkookresowe
wskaźnik równoczesny
modele czynnikowe
mieszane częstotliwości
niezbilansowany koniec próby - Opis:
-
This paper aims at presenting practical applications of latent variable extraction method based on second generation dynamic factor models, which use modified Kalman Filter and Maximum Likehood Method and can be applied for time series with mixed frequencies (mainly monthly and quarterly) and unbalanced beginning and the end of the data sample (ragged edges). These applications embrace short-term forecasting of Polish GDP and construction of composite coincident indicator of economic activity in Poland. Presented approach adopts the idea of short-term forecasting used by Camacho and Perez-Quirioz in Banco de Espana and concept of Arouba, Diebold and Scotti index compiled in the FRB of Philadelphia. According to the author's knowledge, it is the first such adaptation for Central and Eastern Europe country. Quality of the forecast obtained with these models is compared with standard methods used for short-term forecasting with series of statistical tests in the pseudo real-time forecasting exercise. Moreover described method is applied for construction of composite coincident indicator of economic activity in Polish economy. This newly-created coincident indicator is compared with first generation coincident indicator, based on standard dynamic factor model (Stock and Watson) approach, which has been computed by the author for Polish economy since 2006.
Celem niniejszego artykułu jest prezentacja praktycznych aspektów estymacji nieobserwowalnych zmiennych za pomocą modeli czynnikowych drugiej generacji opartych o zmodyfikowany filtr Kalmana i metodę największej wiarygodności (MNW). Opisane w pracy modele wykorzystywane są do krótkookresowego prognozowania polskiego PKB i konstrukcji równoczesnego wskaźnika aktywności ekonomicznej w Polsce na podstawie szeregów czasowych o mieszanych i częstotliwościach, posiadających niezbilansowany koniec próby. Przedstawione podejście stanowi adaptację koncepcji modeli używanych do krótkookresowego prognozowania przez Camacho oraz Pereza-Quirioza w Narodowym Banku Hiszpanii oraz struktur analitycznych stosowanych przez Aruobę, Diebolda i Scotti’ego przy kompilacji indeksu aktywności ekonomicznej na potrzeby Banku Rezerwy Federalnej w Filadelfii. Zgodnie z wiedzą posiadaną przez autora jest to pierwsza tego rodzaju adaptacja w Europie Środkowo-Wschodniej. W ramach wykonanych badań za pomocą grupy testów statystycznych porównania została jakość prognoz uzyskanych za pośrednictwem zaproponowanych modeli z wynikami uzyskanymi metodami standardowymi. Ponadto ocenione zostały własności statystyczne obliczonego równoczesnego wskaźnika aktywności ekonomicznej w Polsce z wersją tego wskaźnika estymowaną regularnie z wykorzystaniem modeli czynnikowych pierwszej generacji (podejście Stocka-Watsona) począwszy od 2006 r. - Źródło:
-
Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 1; 48-73
0033-2372 - Pojawia się w:
- Przegląd Statystyczny
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł