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Bayesian forecast combination for inflation using rolling windows : an emerging country case

Typically, when forecasting inflation rates, there are a variety of individual models and a combination of several of these models. We implement a Bayesian shrinkage combination methodology to include information that is not captured by the individual mod

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Melo-Velandia, Luis Fernando, Loaiza-Maya, Rubén Albeiro
Formato: Documento de trabajo (Working Paper)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Banco de la República 2012
Materias:
C11 - Bayesian Analysis: General
E31 - Price Level; Inflation; Deflation
C53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods
C22 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion processes
Forecast combination
Shrinkage
Expert forecasts
Rolling window estimation
Inflation forecasts
Inflación > Pronósticos > Técnicas
Inflación > Pronósticos > Metodología
C53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulación
C22 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión
C11 - Análisis bayesiano: generalidades
E31 - Nivel de precios; Inflación; Deflación
Acceso en línea:http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/5728

Internet

http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/5728

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