Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Refine search results

Journals help

  1. 2 Zarządzanie i Finanse

Years help

  1. 1 2015

  2. 1 2013

Authors help

  1. 1 Kujawski L.

  2. 1 Lech K.

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  zmienne zróżnicowanej częstotliwości
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Content available remote

Zastosowanie danych o rożnej częstotliwości w prognozowaniu makroekonomicznym na podstawie modeli dynamicznych

100%
Lech K.
Zarządzanie i Finanse
|
2015
|
vol. 4
|
issue 2
209-228
PL
Celem badania było sprawdzenie, czy uwzględnienie w modelu dynamicznym zmiennych o częstotliwości wyższej niż częstotliwość zmiennej objaśnianej statystycznie istotnie poprawia jakość (dopasowanie) prognoz makroekonomicznych. Prognozy makroekonomiczne wyznaczane były z modeli dynamicznych łączących zmiennie o zróżnicowanej częstotliwości znanych jako regresja MIDAS, następnie porównywane były z prognozami tych samych kategorii ekonomicznych uzyskanych z modeli DFM, ARIMA, VAR. Do oszacowania modeli, prognozowania krótkookresowego (horyzont prognozy h=1) i symulacji ośmiu sesji prognostycznych wykorzystano dane czasu rzeczywistego odnoszące się do gospodarki USA. Z przeprowadzonych badań wynika, że dynamiczny model MIDAS (AR-MIDAS) i model VAR dostarczyły najbardziej precyzyjnych prognoz, prognozy z modeli DFM i ARIMA okazały się statystycznie miej precyzyjne. Spośród dwóch klas modeli dostarczających najbardziej precyzyjnych prognoz (AR-MIDAS, VAR) jedynie AR-MIDAS wygenerował prognozy, prawidłowo przewidując wszystkie punkty zwrotne, cech tej nie miały prognozy VAR. Z tego powodu można rekomendować wykorzystanie modeli AR-MIDAS do prognoz typu now-casting.
2
Content available remote

Zastosowanie danych o różnej częstotliwości w prognozowaniu makroekonomicznym

100%
Kujawski L.
Zarządzanie i Finanse
|
2013
|
vol. 3
|
issue 2
129-146
PL
Celem badania było sprawdzenie, czy zastosowanie w modelu danych o zróżnicowanej częstotliwości w postaci najnowszych dostępnych danych o częstotliwości miesięcznej jest w stanie polepszyć dokładność kwartalnych prognoz wybranych kategorii makroekonomicznych. Narzędziem badawczym były modele klasy MIDAS, DFM, ARIMA i VAR, przedmiotem porównań prognozy wyliczone na podstawie wymienionych modeli. Badanie zaplanowane zostało jako symulacja czterech sesji, każda o horyzoncie prognozy czterookresowym, każda dostarczająca prognoz ex ante. W tym celu konieczne było użycie zmiennych czasu rzeczywistego, co z uwagi na ograniczony dostęp do nieodpłatnych baz danych czasu rzeczywistego wymusiło badanie amerykańskiego PKB. Z przeprowadzonych badań wynika, że modele klasy MIDAS, w których możliwe jest bezpośrednie uwzględnienie najnowszych informacji miesięcznych, dostarczają bardziej precyzyjnych prognoz PKB jedynie dla prognoz formułowanych z jednookresowym wyprzedzeniem czasowym. Wraz ze wzrostem wyprzedzenia precyzja prognoz MIDAS maleje i jest statystycznie istotnie gorsza od prognoz uzyskanych z modeli VAR i DFM.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.