Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Modele autoregresji" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Kryteria wyboru dynamicznych modeli czynnikowych dla celów prognostycznych
Selection Criteria for Forecasting Dynamic Factor Models
Autorzy:
Acedański, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589725.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metody prognozowania
Modele autoregresji
Modele ekonometryczne
Prognozowanie makroekonomiczne
Macroeconomic forecasting, Forecasting methods, Autoregression models, Econometric models
Opis:
The paper compares three groups of methods used for best dynamic factor model selection for forecasting: modified information criteria, methods exclusively based on ex post forecasts analysis and mixed algorithms. It searches for the approach that delivers best out-of-sample forecasts according to mean square error measure. The analysis utilizes both Monte Carlo generated samples as well as real time series used for forecasting consumer inflation in Poland. Results show that best forecasts are obtained from the modified information criteria proposed by Groen and Kapetanios, whereas the methods that employ ex post forecasts from rolling windows usually give the worst predictions.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 124; 193-216
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Monte Carlo Analysis of Forecast Error Variance Decompositions under Alternative Model Identification Schemes
Badanie dekompozycji wariancji błędów prognozy przy różnych schematach identyfikacji modeli wektorowej autoregresji za pomocą metody Monte Carlo
Autorzy:
Staszewska-Bystrova, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654622.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
dekompozycja wariancji błędów prognozy
strukturalne modele wektorowej autoregresji
restrykcje długookresowe
restrykcje krótkookresowe
forecast error variance decomposition
structural vector autoregressive model
long-run restrictions
short-run restrictions
Opis:
Celem artykułu jest zbadanie dokładności estymacji parametrów dekompozycji wariancji błędów prognozy dla strukturalnych modeli wektorowej autoregresji zidentyfikowanych z użyciem restrykcji na parametry krótko‑ i długookresowe. W analizie wykorzystano eksperymenty Monte Carlo. Wykazano, że dla procesów o pierwiastkach, których wartość zbliżona jest do jedności, wybrane parametry dekompozycji wariancji błędów prognozy można oszacować z większą precyzją przy założeniu trójkątnej macierzy mnożników długookresowych niż przy restrykcji trójkątnej macierzy mnożników bezpośrednich. Uzyskane wyniki wnoszą wkład do dyskusji dotyczącej zalet i wad różnych schematów identyfikacji przez wskazanie kontrprzykładów dla hipotezy, że wykorzystanie restrykcji krótkookresowych prowadzi do mniejszych błędów szacunku niż zastosowanie restrykcji na parametry długookresowe.
The goal of the paper is to investigate the estimation precision of forecast error variance decomposition (FEVD) based on stable structural vector autoregressive models identified using short‑run and long‑run restrictions. The analysis is performed by means of Monte Carlo experiments. It is demonstrated that for processes with roots close to one, selected FEVD parameters can be estimated more accurately using recursive restrictions on the long‑run multipliers than under recursive restrictions on the impact effects of shocks. This finding contributes to the discussion of pros and cons of using alternative identification schemes by providing counterexamples for the notion that short‑run identifying restrictions lead to smaller estimation errors than long‑run restrictions.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 5, 338; 115-131
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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