Macroeconomic Forecasting with Fractional Factor Models

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Tobias Hartl

Ngôn ngữ: eng

Ký hiệu phân loại: 303.49 Social forecasts

Thông tin xuất bản: 2020

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 164393

We combine high-dimensional factor models with fractional integration methods and derive models where nonstationary, potentially cointegrated data of different persistence is modelled as a function of common fractionally integrated factors. A two-stage estimator, that combines principal components and the Kalman filter, is proposed. The forecast performance is studied for a high-dimensional US macroeconomic data set, where we find that benefits from the fractional factor models can be substantial, as they outperform univariate autoregressions, principal components, and the factor-augmented error-correction model.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH