Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Modeling Belarus

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985998%3A_____%2F12%3A00426513" target="_blank" >RIV/67985998:_____/12:00426513 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Modeling Belarus

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The report has three chapters. Chapter 1 presents the structural macroeconomic model, its changes compared to the May 2010 version, and its properties captured by impulseresponse functions and by variance decompositions of model?s variables in terms of the model shocks. Important is the part on the model-consistent interpretation of the recent economic history of Belarus. The section describing Bayesian vector autoregressions used for the near-term forecasting concludes. Chapter 2 evaluates how the models perform empirically. The forecasting power is assessed using both in-sample and out-of-sample comparisons with the random-walk benchmark. We conclude that the FPAS performs satisfyingly in this comparison. The last chapter provides an overview of theconsiderable country database that has been compiled.

  • Název v anglickém jazyce

    Modeling Belarus

  • Popis výsledku anglicky

    The report has three chapters. Chapter 1 presents the structural macroeconomic model, its changes compared to the May 2010 version, and its properties captured by impulseresponse functions and by variance decompositions of model?s variables in terms of the model shocks. Important is the part on the model-consistent interpretation of the recent economic history of Belarus. The section describing Bayesian vector autoregressions used for the near-term forecasting concludes. Chapter 2 evaluates how the models perform empirically. The forecasting power is assessed using both in-sample and out-of-sample comparisons with the random-walk benchmark. We conclude that the FPAS performs satisfyingly in this comparison. The last chapter provides an overview of theconsiderable country database that has been compiled.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    AH - Ekonomie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LF11018" target="_blank" >LF11018: Internetový portál a makroekonomické modely pro prognózování a měnověpolitickou analýzu v rozvojových zemích</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů