O časově proměnné prediktivní schopnosti teoretických a empirických makroekonomických modelů
Cíle projektu
Mnoho studií poukazuje na fakt, že úspěšnost prognóz dynamických stochastických modelů všeobecné rovnováhy a ekonometrických modelů časových řad není stabilní v čase ani napříč zeměmi. Tento projekt si klade za cíl přispět k existující literatuře zabývající se úspěšností makroekonomického prognózování (mimo vzorek) systematickým výzkumem stability úspěšnosti prognóz teoretických a empirických modelů v čase. Budeme se zabývat mnoha specifikacemi DSGE modelů i (vícerozměrných) modelů časových řad. Navíc k frekventistickým a Bayesovským vektorovým autoregresním modelům a vektorovým modelům korekce chyb máme v plánu se také zabývat nelineárními modely časových řad včetně prahových modelů a modelů Markovského přepínání. Úspěšnost prognózování (mimo vzorek) budeme hodnotit pomocí rekurzívních, rolovacích a dalších specifikací řešící (ne)stabilitu v čase. Použitý vzorek zemí je široký a čerpá z databáze OECD věnující se revizím dat a obsahující makroekonomické časové řady dle jednotlivých ročníků.
Klíčová slova
forecasting performanceDSGE modelsmacroeconomic datanonlinear time series modelsrealtime datarecursive estimatesOECD
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
SGA0202100005
Hlavní účastníci
Masarykova univerzita / Ekonomicko-správní fakulta
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
21-10562S
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
On the time-varying predictive ability of theoretical and empirical macroeconomic models
Anotace anglicky
Many studies indicate that the forecasting performance of Dynamic Stochastic General Equilibrium and econometric time series models does not tend to be stable across countries or over time. This project aims to contribute to the existing literature on macroeconomic forecasting with a systematic investigation of the stability of the out-of-sample forecasting performance of theoretical and empirical models over time. When addressing our research question, we aim at covering a large number of DSGE specifications, as well as (multivariate) time series. In addition to frequentist and Bayesian vector autoregressive models and vector error correction models, we also plan to address nonlinear time series models including threshold models and Markov-switching models. We will calculate the out-of-sample forecasting performance of the competing specifications based on recursive, rolling and other specifications addressing time stability. Our selection of countries is wide and builds on the OECD’s Revisions Analysis Dataset that contains collected data vintages on macroeconomic variables.
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
50202 - Applied Economics, Econometrics
OECD FORD - vedlejší obor
—
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory
(dle převodníku)AH - Ekonomie
GA - Zemědělská ekonomie
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2021
Ukončení řešení
31. 12. 2023
Poslední stav řešení
—
Poslední uvolnění podpory
6. 3. 2023
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP24-GA0-GA-R
Datum dodání záznamu
21. 5. 2024
Finance
Celkové uznané náklady
3 218 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
3 185 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
33 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
3 218 tis. Kč
Statní podpora
3 185 tis. Kč
98%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
OECD FORD
Applied Economics, Econometrics
Doba řešení
01. 01. 2021 - 31. 12. 2023