多周期预测问题的变量选择，估计和推断-研究论文

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文件名称：多周期预测问题的变量选择，估计和推断-研究论文
文件大小：1.4MB
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更新时间：2021-05-20 02:42:27
Multi-period forecasts direct and iterated 本文以简化的因子增强向量自回归的形式，对应用于单变量和多变量模型的迭代和直接多周期预测方法进行了广泛的比较。 为了解决多周期直接预测模型残差中的序列相关性，我们提出了一种新的基于SURE的估计方法和经过改进的Akaike信息准则用于模型选择。 对Marcellino，Stock和Watson（2006）研究的170个变量的经验分析表明，要素信息有助于改善大多数类型的经济变量的预测绩效，尽管它也可能导致更大的偏差。 它还表明，对Akaike信息准则进行有限样本修改可以适度改善直接多周期预测的性能。