Michal Franta
Iterované predikce na vzdálenost více období se obvykle tvoří za pomoci stejného modelu pro každé období. V této práci se koeficienty modelu v jednotlivých iteracích mohou lišit podle predikční schopnosti na příslušném horizontu v rámci datového vzorku. Tento přístup tak může být chápán jako kombinace iterovaného a přímého predikování. Zlepšená bodová predikce i predikce hustot je demonstrována na standardní středně velké vektorové autoregresi postavené na stejných proměnných, které používá model americké ekonomiky z práce Smets a Wouters (2007). Odhad modelu a predikce jsou tvořeny bayesovským přístupem na datech pokrývajících období 1959Q1–2016Q1.
JEL kódy: C11, C32, C53
Klíčová slova: bayesovské odhadování, přímá predikce, iterovaná predikce, predikce na více období, VAR
Vydáno: červen 2016
Ke stažení: CNB WP 5/2016 (pdf, 521 kB)