Description

• Title:
  Bayesian prediction in the VEC models
• Creator:
  Wróblewska, Justyna
• Description:
  The majority of the observed macroeconomic time series may contain stochastic trends or unit roots. After the introduction of the conception of the cointegration (which enables proper modelling of such time series) an enormous development of methods of its analysis can be observed in classical as well in Bayesian econometrics. The aim of this paper is to present a Bayesian approach to prediction in the framework of the VEC model. The presented methods will be applied to the forecast of the Polish inflation and the rate of unemployment preceded by the analysis of the price – wage mechanism.;
  Wśród obserwowanych makroekonomicznych szeregów czasowych większość może być traktowana jako realizacja kowariancyjnie niestacjonarnych procesów stochastycznych. Wprowadzenie idei kointegracji umożliwiło poprawne, zarówno od strony statystycznej jaki i ekonomicznej, modelowanie takich szeregów. Celem niniejszego opracowania jest wykorzystanie metodologii bayesowskiej do prognozowania w ramach modelu VEC przyszłych wartości wektora obserwacji. Prognoza ta zostanie poprzedzona wyborem najbardziej prawdopodobnych specyfikacji z grupy modeli, które mogą się różnić długością opóźnienia w procesie VAR, rodzajem trendu deterministycznego, ilością relacji kointegrujących oraz liczbą i rodzajem dodatkowych restrykcji nakładanych na przestrzeń kointegrującą i/lub przestrzeń współczynników dostosowań. Wykorzystanie techniki bayesowskiego łączenia wiedzy pozwoli na otrzymanie prognozy punktowej oraz oszacowanie jej niepewności, która będzie odzwierciedlała nie tylko niepewność związaną z przyszłymi wartościami procesu i parametrów modelu, ale również z jego specyfikacją.
• Object availability:
  free access
• Rights:
  Prawa autorskie (c) 2015 Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia
• Date:
  2009.07.15
• Type:
  info:eu-repo/semantics/article;
  info:eu-repo/semantics/publishedVersion
• Language:
  Polish
• Source:
  Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia; Tom 39 (2009): Zeszyt specjalny: DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE; 297-306;
  2392-1269;
  2080-0339
• Format:
  application/pdf
• Publisher:
  Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
• Relation: https://apcz.umk.pl/AUNC_EKON/article/view/AUNC_ECON.2009.049/6457
• Subject:
  kointegracja;
  wnioskowanie bayesowskie;
  prognozowanie;
  bayesowskie łączenie wiedzy;
  cointegration;
  Bayesian analysis;
  forecasting;
  Bayesian model averaging
• Identifier: https://apcz.umk.pl/AUNC_EKON/article/view/AUNC_ECON.2009.049
• Data provider:
  Akademicka Platforma Czasopism
• Can I use it?:
  seek permission
• Type:
  text