Media mobile modelli a volatilità stocastica con applicazione di inflazione Previsioni Introduciamo una nuova classe di modelli che ha sia la volatilità stocastica e lo spostamento errori medi, dove la media condizionale ha un spazio di stato. Avere una componente media mobile, tuttavia, significa che gli errori nell'equazione di misurazione non sono serialmente indipendenti, e la stima diventa più difficile. Sviluppiamo un simulatore posteriore che si basa su recenti progressi nella algoritmi di precisione a base per la stima di questi nuovi modelli. In un'applicazione empirica che coinvolge l'inflazione Stati Uniti troviamo che questi si muovono modelli di volatilità media stocastici fornire una migliore nel campione di fitness e fuori delle previsioni del campione rispetto alle varianti standard con solo volatilità stocastica. Se si verificano problemi durante il download di un file, controllare se si dispone l'applicazione corretta per vederlo prima. In caso di ulteriori problemi leggi le Idee Assistenza pagina. Si noti che questi file non sono sul sito IDEE. Si prega di essere paziente, come i file possono essere di grandi dimensioni. Carta fornito dal Centro di Applied macroeconomico Analisi, Crawford School of Public Policy, The Australian National University nella sua serie CAMA Working Papers con il numero 2013-31. Altre versioni di questo articolo: Trova relativi documenti di Classificazione JEL: C11 - Metodi matematici e quantitative - - econometrici e statistici Metodi e Metodologia: Generale - - - analisi bayesiana: Generale C51 - Matematica e Metodi Quantitativi - - modelli econometrici - - - Modello Edilizia e stima C53 - matematica e metodi quantitativi - - modelli econometrici - - - di previsione e modelli di previsione metodi di simulazione riferimenti elencati su idee Si prega di segnalare errori di citazione o di riferimento per. o. Se sei l'autore registrato del lavoro citato, accedere al RePEc Profilo dell'autore servizio. clicca sulle citazioni ed effettuare le regolazioni necessarie. Korobilis, Dimitris, 2009. previsione VAR utilizzando la selezione delle variabili Bayesiano, MPRA Paper 21124, Biblioteca Universitaria di Monaco di Baviera, in Germania. Chan, Joshua Koop, Gary Potter, Simon, 2012. Un nuovo modello di inflazione tendenziale, MPRA Paper 39496, Biblioteca Universitaria di Monaco di Baviera, in Germania. Joshua C C Chan Gary Koop Simon M Potter, 2012. Un nuovo modello di andamento dell'inflazione, CAMA Working Papers 2012-08, Centre for Applied macroeconomico Analisi, Crawford School of Public Policy, The Australian National University. Chan, Joshua Koop, Gary Potter, Simon, 2012. Un nuovo modello di andamento dell'inflazione, SIRE Discussion Paper 2012-12, Scottish Institute per la Ricerca in Economia (SIRE). Joshua Chan Gary Koop Simon Potter, 2012. Un nuovo modello di andamento dell'inflazione, Working Papers 1202, Università di Strathclyde Business School, Dipartimento di Economia. Gary Koop Dimitris Korobilis, inflazione 2011. Previsione tramite il Dynamic modello della media, Working Papers 1119, Università di Strathclyde Business School, Dipartimento di Economia. Gary Koop Dimitris Korobilis, inflazione 2012. Previsione tramite il Dynamic modello della media, Economic Review International. Dipartimento di Economia, Università della Pennsylvania e Osaka University Institute of Social and Economic Research Association, vol. 53 (3), pagine 867-886, 08. Timothy Cogley Giorgio Primiceri E. Thomas J. Sargent, 2008. L'inflazione-Gap persistenza nel fuori degli USA, NBER Working Papers 13749, National Bureau of Economic Research, Inc. Joshua C. C. Chan Gary Koop Roberto Leon-Gonzalez Rodney W. Strachan, 2010. Tempo Variabile Dimension modelle, Working Paper Series 4410, il Centro di Rimini per l'analisi economica. Joshua C. C. Chan Garry Koop Roberto Leon Gonzales Rodney W. Strachan, 2010. Tempo Variabile Dimension modelle, ANU Working Papers in Economia e Econometria 2010-523, Australian National University, College of Business and Economics, Facoltà di Economia. Joshua C C Chan Gary Koop Roberto Leon-Gonzales Rodney W Strachan, 2011. Tempo Variabile Dimension modelle, CAMA Working Papers 2011-28, Centre for Applied macroeconomico Analisi, Crawford School of Public Policy, The Australian National University. Joshua Chan Gary Koop Roberto Leon-Gonzalez Rodney Strachan, 2011. Tempo Variabile Dimension modelle, Working Papers 1116, Università di Strathclyde Business School, Dipartimento di Economia. Chan, Joshua CC Koop, Gary Leon-Gonzalez, Roberto Strachan, Rodney W, 2010. Tempo Variabile Dimension modelle, SIRE Discussion Paper 2012-33, Scottish Institute per la Ricerca in Economia (SIRE).Moving modelli medi di volatilità stocastica con l'applicazione di inflazione previsioni introduciamo una nuova classe di modelli che ha sia la volatilità stocastica e lo spostamento errori medi, dove la media condizionale ha un spazio di stato. Avere una componente media mobile, tuttavia, significa che gli errori nell'equazione di misurazione non sono serialmente indipendenti, e la stima diventa più difficile. Sviluppiamo un simulatore posteriore che si basa su recenti progressi nella algoritmi di precisione a base per la stima di questi nuovi modelli. In un'applicazione empirica che coinvolge Stati Uniti l'inflazione si scopre che questi si muovono modelli di volatilità media stocastica fornire una migliore forma fisica in-campione e out-of-sample delle previsioni rispetto alle varianti standard con solo volatilità stocastica. Se si verificano problemi durante il download di un file, controllare se si dispone l'applicazione corretta per vederlo prima. In caso di ulteriori problemi leggi le Idee Assistenza pagina. Si noti che questi file non sono sul sito IDEE. Si prega di essere paziente, come i file possono essere di grandi dimensioni. Come l'accesso a questo documento è limitato, si consiglia di cercare una diversa versione in fase di ricerca correlati (più avanti) o la ricerca di una versione diversa di esso. Articolo fornito da Elsevier nel suo giornale Journal of Econometrics. Altre versioni di questo articolo: Trova relativi documenti di Classificazione JEL: C11 - Metodi matematici e quantitative - - econometrici e statistici Metodi e Metodologia: Generale - - - analisi bayesiana: Generale C51 - Matematica e Metodi Quantitativi - - modelli econometrici - - - Modello Edilizia e stima C53 - matematica e metodi quantitativi - - modelli econometrici - - - di previsione e modelli di previsione metodi di simulazione riferimenti elencati su idee Si prega di segnalare errori di citazione o di riferimento per. o. Se sei l'autore registrato del lavoro citato, accedere al RePEc Profilo dell'autore servizio. clicca sulle citazioni ed effettuare le regolazioni necessarie. McCausland, William J. Miller, Shirley Pelletier, Denis, 2011. Simulazione levigante per i modelli stato-spazio: Un'analisi efficienza computazionale, Computational Statistics analisi dei dati. Elsevier, vol. 55 (1), pagine 199-212, gennaio. Gary Koop Dimitris Korobilis, inflazione 2012. Previsione tramite il Dynamic modello della media, Economic Review International. Dipartimento di Economia, Università della Pennsylvania e Osaka University Institute of Social and Economic Research Association, vol. 53 (3), pagine 867-886, 08. Joshua C. C. Chan Gary Koop Roberto Leon-Gonzalez Rodney W. Strachan, 2010. Tempo Variabile Dimension modelle, Working Paper Series 4410, il Centro di Rimini per l'analisi economica. Joshua C. C. Chan Garry Koop Roberto Leon Gonzales Rodney W. Strachan, 2010. Tempo Variabile Dimension modelle, ANU Working Papers in Economia e Econometria 2010-523, Australian National University, College of Business and Economics, Facoltà di Economia. Joshua C C Chan Gary Koop Roberto Leon-Gonzales Rodney W Strachan, 2011. Tempo Variabile Dimension modelle, CAMA Working Papers 2011-28, Centre for Applied macroeconomico Analisi, Crawford School of Public Policy, The Australian National University. Chan, Joshua C C Koop, Gary Leon-Gonzalez, Roberto Strachan, Rodney W, 2010. Tempo Variabile Dimension modelle, SIRE Discussion Paper 2012-33, Scottish Institute per la Ricerca in Economia (SIRE). Joshua Chan Gary Koop Roberto Leon-Gonzalez Rodney Strachan, 2011. Tempo Variabile Dimension modelle, Working Papers 1116, Università di Strathclyde Business School, Dipartimento di Economia. Chan, Joshua Koop, Gary Potter, Simon, 2012. Un nuovo modello di andamento dell'inflazione, SIRE Discussion Paper 2012-12, Scottish Institute per la Ricerca in Economia (SIRE). Chan, Joshua Koop, Gary Potter, Simon, 2012. Un nuovo modello di inflazione tendenziale, MPRA Paper 39496, Biblioteca Universitaria di Monaco di Baviera, in Germania. Joshua C C Chan Gary Koop Simon M Potter, 2012. Un nuovo modello di andamento dell'inflazione, CAMA Working Papers 2012-08, Centre for Applied macroeconomico Analisi, Crawford School of Public Policy, The Australian National University. Timothy Cogley Giorgio Primiceri E. Thomas J. Sargent, 2008. L'inflazione-Gap Persistenza negli Stati Uniti, NBER Working Papers 13749, National Bureau of Economic Research, Inc. Quando si richiede una correzione, la preghiamo di ricordare questo articoli trattano: RePEc: eee: Econom : v: 176: y: 2013: I: 2: p: 162-172. Guarda le informazioni generali su come correggere il materiale in RePEc. Per domande tecniche per quanto riguarda questo punto, o per correggere i suoi autori, titolo, abstract, bibliografico o scaricare informazioni, contattare: (Dana Niculescu) Se è stato autore di questa voce e non sei ancora registrato con RePEc, vi incoraggiamo a farlo qui. Questo permette di collegare il tuo profilo a questo oggetto. Consente inoltre di accettare eventuali citazioni a questo punto che siamo incerti. Se i riferimenti sono del tutto mancanti, è possibile aggiungere utilizzando questo modulo. 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Avere una componente media mobile, tuttavia, significa che gli errori nell'equazione di misurazione non sono serialmente indipendenti, e la stima diventa più difficile. Sviluppiamo un simulatore posteriore che si basa su recenti progressi nella algoritmi di precisione a base per la stima di questi nuovi modelli. In un'applicazione empirica che coinvolge Stati Uniti l'inflazione si scopre che questi si muovono modelli di volatilità media stocastica fornire una migliore forma fisica in-campione e out-of-sample delle previsioni rispetto alle varianti standard con solo volatilità stocastica. Classificazione JEL spazio Stato componenti inosservato modello Precision Densità previsione Sparse Corrispondenza a: Scuola di Ricerca di Economia, ANU College of Business and Economics, LF Crisp Edificio 26, The Australian National University, Canberra ACT 0200, Australia. Tel. 61 2 612 57358 fax: 61 2 612 50182. copia Copyright 2013 Elsevier BV Tutti i diritti reserved. Moving modelle media stocastico di volatilità con applicazione alla previsione d'inflazione Australian National University (ANU) Data scritta: maggio 2013 si introduce una nuova classe di modelli che ha sia della volatilità stocastica e lo spostamento errori medi, dove la media condizionale ha un spazio di stato. Avere una componente media mobile, tuttavia, significa che gli errori nell'equazione di misurazione non sono serialmente indipendenti, e la stima diventa più difficile. Sviluppiamo un simulatore posteriore che si basa su recenti progressi nella algoritmi di precisione a base per la stima di questi nuovi modelli. In un'applicazione empirica che coinvolge l'inflazione Stati Uniti troviamo che questi si muovono modelli di volatilità media stocastici fornire una migliore nel campione di fitness e out-of-sample delle previsioni rispetto alle varianti standard con solo volatilità stocastica. Parole chiave: spazio di stato, modello componenti non osservabili, di precisione, sparse, previsioni densità Classificazione JEL: C11, C51, C53 Citazione suggerita: consigliato Citation Chan, Joshua C. C. Moving Average modelli a volatilità stocastica con applicazione di inflazione programmata (maggio 2013). Working Paper CAMA 312013. Disponibile a SSRN: ssrnabstract2275688 o dx. doi. org10.2139ssrn.2275688 Australian National University (ANU) (e-mail)
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