Mover Média Estocástica Volatilidade Modelos Com Aplicação Para Inflação Previsão

Modelos de volatilidade estocástica média móvel com aplicação à previsão de inflação Resumo: A média móvel e a volatilidade estocástica são dois componentes importantes para modelagem e previsão de séries temporais macroeconômicas e financeiras. O primeiro visa capturar a dinâmica de curto prazo, enquanto que o último permite a acumulação de volatilidade e a volatilidade variável no tempo. Apresentamos uma nova classe de modelos que inclui ambos os recursos úteis. Os novos modelos permitem que o processo médio condicional tenha uma forma de espaço de estado. Como tal, este quadro geral inclui uma grande variedade de especificações populares, incluindo os componentes não observados e os modelos de parâmetros que variam no tempo. Ter um processo de média móvel, no entanto, significa que os erros na equação de medição não são mais independentes em série e a estimativa torna-se mais difícil. Desenvolvemos um simulador posterior que se baseia nos avanços recentes em algoritmos baseados em precisão para estimar essa nova classe de modelos. Em uma aplicação empírica que envolve a inflação nos EUA, descobrimos que esses modelos de volatilidade estocástica média móvel proporcionam melhor desempenho de previsão de exercícios físicos e fora da amostra do que as variantes padrão com apenas volatilidade estocástica. Referência de exportação: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTMLText Este site faz parte do RePEc e todos os dados exibidos aqui fazem parte do conjunto de dados RePEc. O seu trabalho está faltando no RePEc. Aqui está como contribuir. Perguntas ou problemas Verifique as perguntas frequentes do EconPapers ou envie um e-mail para. Página atualizada 2017-01-29Movendo modelos de volatilidade estocástica média com aplicação para previsão de inflação Resumo: Apresentamos uma nova classe de modelos que tem volatilidade estocástica e erros de média móvel, onde a média condicional tem uma representação espacial estadual. Ter um componente médio móvel, no entanto, significa que os erros na equação de medição não são mais independentes em série e a estimativa torna-se mais difícil. Desenvolvemos um simulador posterior que se baseia nos avanços recentes em algoritmos de precisão para estimar esses novos modelos. Em uma aplicação empírica que envolve a inflação nos EUA, descobrimos que esses modelos de volatilidade estocástica média móvel proporcionam melhor desempenho de avaliação de aptidão e fora da amostra do que as variantes padrão com apenas volatilidade estocástica. Referência de exportação: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTMLText Este site faz parte do RePEc e todos os dados exibidos aqui fazem parte do conjunto de dados RePEc. O seu trabalho está faltando no RePEc. Aqui está como contribuir. Perguntas ou problemas Verifique as perguntas frequentes do EconPapers ou envie um e-mail para. Página atualizada 2017-01-29Movendo modelos de volatilidade estocástica média com aplicação para previsão de inflação Apresentamos uma nova classe de modelos que tem volatilidade estocástica e erros de média móvel, onde a média condicional tem uma representação espacial estadual. Ter um componente médio móvel, no entanto, significa que os erros na equação de medição não são mais independentes em série e a estimativa torna-se mais difícil. Desenvolvemos um simulador posterior que se baseia nos avanços recentes em algoritmos de precisão para estimar esses novos modelos. Em uma aplicação empírica que envolve a inflação nos EUA, descobrimos que esses modelos de volatilidade estocástica média móvel proporcionam melhor desempenho de avaliação de aptidão e fora da amostra do que as variantes padrão com apenas volatilidade estocástica. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você possui o aplicativo apropriado para vê-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Seja paciente porque os arquivos podem ser grandes. Documento fornecido pelo Centro de Análise Macroeconômica Aplicada, Escola de Políticas Públicas de Crawford, Universidade Nacional Australiana em sua série de documentos de trabalho CAMA com o número 2013-31. Outras versões deste item: Encontre documentos relacionados por classificação JEL: C11 - Métodos Matemáticos e Quantitativos - - Métodos e Metodologia Econômica e Estatística: Geral - - - Análise Bayesiana: Geral C51 - Métodos Matemáticos e Quantitativos - - Modelagem Econométrica - - - Modelo Construção e estimativa C53 - Métodos matemáticos e quantitativos - - Modelagem econométrica - - - Modelos de previsão e predição Métodos de simulação Referências listadas em IDEAS Por favor denuncie citações ou erros de referência para. ou. Se você é o autor registrado do trabalho citado, faça login no seu perfil do Serviço de Autor RePEc. Clique nas citações e faça os ajustes apropriados. Joshua C. C. Chan Gary Koop Simon M. Potter, 2013. Um novo modelo de inflação de tendências, Journal of Business Economic Statistics. Taylor Francis Journals, vol. 31 (1), páginas 94-106, janeiro. Joshua C C Chan Gary Koop Simon M Potter, 2012. 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