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风险增长：贝叶斯方法

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  • 米兰·萨博

摘要

本文提出了贝叶斯分位数回归的一种新应用，以预测宏观经济变量的完整分布，这些变量可以与中央银行发布的变量官方预测或专业预测师调查的预测相关联。该方法用于估计流行的增长风险，该方法将当前的金融和经济状况映射到未来GDP增长的分布，主要关注下行风险。结果表明，这种联系改善了分布预测，并且由于从这种联系中获得的额外信息，减少了过度拟合，使风险增长模型对时间序列较短的国家更具操作性。围绕官方预测的一致性的进一步改进提高了央行传达结果的可信度。该方法还可用于推导官方预测的非对称扇形图，不仅适用于本文所研究的实际GDP增长，也适用于失业或通货膨胀。

建议引用

  • 米兰萨博，2020年。"风险增长：贝叶斯方法,"工作文件2020年3月，捷克国家银行。
    • 手柄：RePEc:cnb:wppaper:2020/3
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