Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Bayesian estimation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zdolności prognostyczne nowokeynesistowskich modeli DSGE małej skali ewnątrz próby. Próba porównania dla gospodarki Polski
The in-sample forecasting performace of New Keynesian small scale DSGE models comparison for Polish economy
Autorzy:
Kuchta, Zbigniew
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/945525.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
DSGE model
Bayesian estimation
forecast comparison
modele DSGE
estymacja bayesowska
porównanie prognoz
Opis:
This paper compares the in-sample forecasting performance of the new Keynesian small scale DSGE models. The comparison includes the standard sticky prices model and sticky prices and wages model of Erceg, Henderson and Levin. VAR models are used as the baseline. Comparison of forecasting errors has shown that Erceg, Henderson and Levin’s model is characterized by better forecasting performance than the sticky prices model with respect to inflation, production and real wages. Moreover, it better predicts inflation than the VAR models.
W pracy dokonano porównania zdolności prognostycznych modeli DSGE małej skali wewnątrz próby. W porównaniu wykorzystano podstawowy, nowokeynesistowski model monetarny oraz model Ercega, Hendersona i Levina, który rozszerza model podstawowy na przypadek lepkich płac nominalnych. Dodatkowo w analizie ujęto modele VAR, które stanowią podstawę ułatwiającą porównania. Porównanie błędów prognoz pokazało, że lepszymi zdolnościami prognostycznymi w przypadku inflacji, produkcji oraz realnej stawki płac charakteryzował się model Ercega, Hendersona i Levina. Model ten charakteryzował się również mniejszymi błędami predykcji inflacji niż modele VAR.
Źródło:
Gospodarka w Praktyce i Teorii; 2014, 2(35)
1429-3730
2450-095X
Pojawia się w:
Gospodarka w Praktyce i Teorii
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MULTIPARAMETRIC AND HIERARCHICAL SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODELS: THE EVALUATION OF THE MISSPECIFICATION OF SPATIAL EFFECTS USING A MONTE CARLO SIMULATION
WIELOPARAMETRYCZNE I HIERARCHICZNE MODELE PRZESTRZENNEJ AUTOREGRESJI. EWALUACJA SKUTKÓW BŁĘDNEJ SPECYFIKACJI EFEKTÓW PRZESTRZENNYCH NA PODSTAWIE SYMULACJI MONTE CARLO
Autorzy:
Łaszkiewicz, Edyta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654752.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Model przestrzenny
model hierarchiczny
estymacja Monte Carlo
Bayesowska.
Spatial model
hierarchical model
Monte Carlo
Bayesian estimation.
Opis:
Artykuł ma na celu przetestowanie modelu przestrzennego i hierarchicznego, przeznaczonych do analiz procesów przestrzennych cechujących się przestrzenną heterogenicznością i autoregresją, pod kątem skutków błędnej specyfikacji efektów przestrzennych. W badaniu wykorzystano symulację Monte Carlo, którą przeprowadzono dla modelu m-SAR i HSAR. Wyniki badania wskazują, że błędne rozpoznanie przestrzennej homogeniczności lub heterogeniczności procesu wpływa negatywnie m.in. na oszacowania parametru interakcji przestrzennych na poziomie indywidualnym. Zastosowanie modelu m-SAR do analizy procesu z przestrzenną heterogenicznością skutkuje przeszacowaniem parametru interakcji przestrzennych.
The aim of this paper is to evaluate the spatial and hierarchical models for data generating processes with spatial heterogeneity and spatial dependence at the higher level. The simulation for the m-SAR and HSAR models was used to discuss the consequences of spatial misspecification. We noticed that the misspecification of spatial homogeneity or heterogeneity in both models affects i.a. the estimated parameter for spatial interactions at the individual level. Applying a m-SAR model for spatially heterogeneous processes causes the overestimation of the spatial interaction parameter.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 5, 307
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian estimation of a shift point in a two-phase regression model
Bayesowska estymacja punktu zmiany w modelu regresji dwufazowej
Autorzy:
Jadamus-Hacura, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904616.pdf
Data publikacji:
1997
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
two-phase-regression model
changing linear model
detection a break point
Bayesian estimation
test for structural stability
Opis:
The purpose of this paper is to carry out the Bayesian analysis of a two-phase regression model with an unknown break point. Essentially, there are two problems associated with a changing linear model. Firstly, one will want to be able to detect a break point, and secondly, assuming that a change has occurred, to be able to estimate it as well as other parameters of the model. Much of the classical testing procedure for the parameter constancy (as the Chow test, CUSUM, CUSUMSQ, tests and their modifications, predictions tests for structural stability) indicate only that the regression coefficients shifted, without specifying a break point. In this study we adopt the Bayesian methodology of investigating structural changes in regression models. The break point is identified as the largest posterior mass density, the peak of the posterior discrete distribution of a break point. It seems to work well with artificially generated data. The Bayesian framework also seems to be promising for extending the analysis of a single break to that of multiple breaks.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 1997, 141
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies