2023
Macroeconomic forecasting in the euro area using predictive combinations of DSGE models
ČAPEK, Jan, Jesús CRESPO CUARESMA, Niko HAUZENBERGER a Vlastimil REICHELZákladní údaje
Originální název
Macroeconomic forecasting in the euro area using predictive combinations of DSGE models
Autoři
ČAPEK, Jan (203 Česká republika, garant, domácí), Jesús CRESPO CUARESMA (724 Španělsko, domácí), Niko HAUZENBERGER (40 Rakousko, domácí) a Vlastimil REICHEL (203 Česká republika, domácí)
Vydání
INTERNATIONAL JOURNAL OF FORECASTING, NETHERLANDS, ELSEVIER, 2023, 0169-2070
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
50202 Applied Economics, Econometrics
Stát vydavatele
Nizozemské království
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 7.900 v roce 2022
Kód RIV
RIV/00216224:14560/23:00134014
Organizační jednotka
Ekonomicko-správní fakulta
UT WoS
001075115800001
Klíčová slova anglicky
Forecasting; Model averaging; Prediction pooling; DSGE models; Macroeconomic variables
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 3. 1. 2024 12:21, doc. Ing. Jan Čapek, Ph.D.
Anotace
V originále
We provide a comprehensive assessment of the predictive power of combinations of dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models for GDP growth, inflation, and the interest rate in the euro area. We employ a battery of static and dynamic pooling weights based on Bayesian model averaging principles, prediction pools, and dynamic factor representations, and entertain six different DSGE specifications and five prediction weighting schemes. Our results indicate that exploiting mixtures of DSGE models produces competitive forecasts compared to individual specifications for both point and density forecasts over the last three decades. Although these combinations do not tend to systematically achieve superior forecast performance, we find improvements for particular periods of time and variables when using prediction pooling, dynamic model averaging, and combinations of forecasts based on Bayesian predictive synthesis.
Návaznosti
GA17-14263S, projekt VaV |
| ||
GA21-10562S, projekt VaV |
|