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使用数据缩减方法预测金融和宏观经济变量:新的经验证据。 (英语) Zbl 1293.91195号

总结:我们通过经验评估了使用主成分和其他收缩技术指定的一大组模型的预测准确性,包括贝叶斯模型平均和各种装袋、增强、最小角度回归和相关方法。我们的结果表明,模型平均并没有主导其他设计良好的预测模型规范方法,并且使用“混合”组合因子/收缩方法通常可以获得更好的预测。更具体地说,当使用主导其他“窗口化”方法的递归估计窗口时,“混合”模型在用于预测不同预测期的11个关键宏观经济指标时,其均方预测误差在1/3左右为“最佳”。基线线性(因子)模型和模型平均方法在大约1/3的时间内也“获胜”。有趣的是,当考虑不同的子样本时,这些广泛的发现发生了显著的变化。例如,当仅用于预测衰退期时,“混合”模型在11个案例中的7个案例中“获胜”,将所有“窗口化”方法、估计方法和模型的结果浓缩在一起,而模型平均在单个案例中并没有“获胜”。然而,在扩张过程中,以及在20世纪90年代,模型平均法几乎占了一半的时间。总的来说,组合因子/收缩方法在6个不同的样本周期中的4个周期中“赢得”了大约1/2的时间。基于我们预测实验的辅助发现强调了使用递归估计策略的优势,并为产量和产量分布变量在非线性预测模型规范中的有用性提供了新证据。

MSC公司:

91G70型 统计方法;风险措施
62M20型 随机过程推断和预测
62第20页 统计学在经济学中的应用
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全文: 内政部

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