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基于随机波动率混合频率动态因子模型的短期GDP预测

作者

上市的：
  • 马西米利亚诺·马塞利诺

    （欧洲大学学院和博科尼大学）

  • 马里奥·波奎杜

    （意大利银行）

  • 法布里奇奥·文迪蒂

    （意大利银行）

摘要

在本文中，我们建立了一个混合频率动态因素模型，该模型具有潜在共同因素和特殊成分波动性的随机变化。我们采用贝叶斯观点，推导出吉布斯采样器，以获得模型参数的后验密度。然后，该新工具用于调查商业周期动态，并预测欧元区短期内的GDP增长。我们讨论了三组实证结果。首先，我们使用该模型评估宏观经济数据发布对点和密度预测精度以及预测区间宽度的影响。其次，我们展示了我们的设置如何允许我们对发布对预测修订的贡献进行概率评估。第三，我们设计了一个伪样本外预测练习，并检验了点和密度预测的准确性。根据贝叶斯向量自回归（BVAR）文献中的发现，我们发现随机波动有助于提高密度预测的准确性。

建议引用

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    IDEAS上列出的参考文献

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