Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
Trepo
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä viite 
  •   Etusivu
  • Trepo
  • Opinnäytteet - ylempi korkeakoulututkinto
  • Näytä viite
  •   Etusivu
  • Trepo
  • Opinnäytteet - ylempi korkeakoulututkinto
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Bayesian switching model for forecasting GDP growth rates

Mahosenaho, Mika (2020)

 
Avaa tiedosto
MahosenahoMika.pdf (327.7Kt)
Lataukset: 



Mahosenaho, Mika
2020

Laskennallisen suurten tietoaineistojen analysoinnin maisterikoulutus, FM (engl) - Master's Degree Programme in Computational Big Data Analytics
Informaatioteknologian ja viestinnän tiedekunta - Faculty of Information Technology and Communication Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2020-06-20
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202006196166
Tiivistelmä
The forecast properties of econometric models for gross domestic product (GDP) have been of great interest since Nelson (1972) criticized large-scale macroeconometric models. Various approaches have been proposed, yet forecasting over the irregular duration such as recessions remains a bottleneck. The well known Markov switching models take into account the different phases of business cycles, but they are generally unable to provide more accurate forecasts than the conventional autoregressive-moving-average (ARMAX) model. We present a new Bayesian multi-country model, with a random intercept process. The new model features nonstationarity occurring from stochastic breaks in the process and accommodates the multi-country variation with country-specific parameters. The Markov switching, ARMAX and the proposed Bayesian models are compared in an empirical forecast analysis for 13 countries. The proposed Bayesian model provided the most accurate forecasts in terms of RMSFE (root mean squared forecast errors). The developed Bayesian model offers a flexible foundation for further analysis of the model parameters and reliable prediction interval estimates.
Kokoelmat
  • Opinnäytteet - ylempi korkeakoulututkinto [36421]
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Selaa kokoelmaa

TekijätNimekkeetTiedekunta (2019 -)Tiedekunta (- 2018)Tutkinto-ohjelmat ja opintosuunnatAvainsanatJulkaisuajatKokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste