Prognozowanie dynamiki gospodarczej Niemiec z pomocą modeli warunkowych (1992-2014)
DOI:
https://doi.org/10.29015/cerem.206Słowa kluczowe:
procedury odporne, regresja kwantylow, , ARMA, ARMAX, filtr Hodricka - Prescotta, TRAMO/SEATSAbstrakt
Dynamikę gospodarczą Niemiec w długich okresach czasu cechuje duże zróżnicowanie. Dotyczy to wielu szeregów czasowych: w pewnych okresach wykazują one dużą zmienność, która następnie przechodzi w fazę stabilizacji i zastoju. Stwarza to określone trudności w długookresowym prognozowaniu dynamiki gospodarczej. Celem podjętych badań była próba ustalenia efektywności prognostycznej modelowania warunkowego, próba odpowiedzi na pytanie czy warunkowe błędy prognoz długoterminowych są znacząco mniejsze od błędów bezwarunkowych.
Badanie pokazało, że warunkowe błędy prognozy ex post nie różnią się znacząco od błędów bezwarunkowych. Zmniejszający się błąd prognozy ex post dla poszczególnych procesów gospodarczych Niemiec (przy założeniu występowania tylko wyrazu wolnego w procedurze ARMA) jest silniej skorelowany z procedurą filtrowania szeregów ekonomicznych aniżeli z zastosowaniem uwarunkowanej metody największej wiarygodności i procedur odpornych na wartości odstające. Zależność między malejącym średnim kwadratowym błędem prognozy ex post i wykorzystaniem warunkowej MNW występuje natomiast prognozach ARMAX (z procesami egzogenicznymi), przy czym minimalny warunkowy błąd prognozy wystąpił dla danych przefiltrowanych z pomocą filtra Hodricka - Prescotta. Na uwagę zasługuje względnie wysoka efektywność prognostyczna odpornej estymacji regresji kwantylowej dla danych zlinearyzowanych z pomocą metody TRAMO/SEATS.
Bibliografia
Athreya K. B., Lahiri S. N. (2006), Measure Theory and Probability Theory, Springer Science + Business Media LLC, New York.
Berndt E. R., Hall B. H., Hall R. E., Hausman J.A., (1974), Estimation and Inference in Non-Linear Structural Models, „Annals of Economic and Social Measurement‟, vol. 3.
Brandt S., (1999), Analiza danych. Metody statystyczne i obliczeniowe (tłumaczenie L. Szmanowski), wyd. drugie zmienione, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
Chatfield Ch., (2000), Time-series forecasting, Chapman & Hall/CRC, London.
Clements M. P., Hendry D. F., (2004), Forecasting economic time series, Cambridge University Press, Cambridge.
Clements M. P., Hendry D. F., (2001), Forecasting Non-stationary Economic Time Series, The MIT Press, Cambridge.
Chow G. C., (1995), Ekonometria (przekład W. Jurek), Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
Chukwu E., N., (2003), Optimal Control of the Growth of Wealth of Nations, Taylor & Francis, London and New York.
DeLurgio S., A., (1998) Forecasting Principles and Applications, International Edition, Irwin McGraw - Hill, New York.
Edgeworth F., Y., (1888), On a New Method of Reducing Observations Relating to Several Quantities, „Philosophical Magazine‟, vol. 25.
Ekonometria, (Pod red. M. Gruszczyńskiego i M. Podgórskiej), (2003), SGH, Warszawa.
Green W., H., (2000), Econometric Analysis, Fourth Editon, Prentice Hall International, Inc, New Jersey.
Jajuga K., (1993), Statystyczna analiza wielowymiarowa, PWN, Warszawa.
Kosiorowski D., (2012a), Statystyczne funkcje głębi w odpornej analizie ekonomicznej, Wydawnictwo UE w Krakowie, Kraków.
Kosiorowski D., (2012b), Wstęp do statystyki odpornej. Kurs z wykorzystaniem środowiska R, Wydawnictwo UE w Krakowie, Kraków.
Kufel T., (2007), Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
Lem S., (2010), Filozofia przypadku. Literatura w świetle empirii, Dzieła tom XXVI, Biblioteka Gazety Wyborczej, Warszawa.
Lopez - Pintado S., Romo J., (2006), Depth-Based Classification for Functional Data [w:] Series in Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science, Liu R. Y., Serfling R., Souvaine D. L. (eds.), vol. 72, AMS.
Lopez - Pintado S., Romo J., (2009), On the Concept of Depth for Functional Data, „Journal of the American Statistical Association‟, vol. 104(486).
Maddala G., S., (2006), Ekonometria (Red. naukowy przekładu M. Gruszczyński), Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
Maronna R. A., Martin R., D., Yohai V., J., (2006), Robust Statistics - Theory and Methods, John Willey & Sons Chichester.
Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowanie, (2001), (Pod red. M. Cieślak), Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, (2009), (Red. naukowa M. Walesiak, E. Gatnar), Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
Studemundt A. H., (2001), Using Econometrics. A Practical Guide, Fourth Edition, Addison Wesley Longman, Inc., New York.
Pobrania
Opublikowane
Numer
Dział
Licencja
Autor przenosi nieodpłatnie na Wyższą Szkołę Bankową we Wrocławiu , bez ograniczeń terytorialnych, majątkowe prawa autorskie do tego utworu w rozumieniu ustawy z dnia 4 lutego 1994 roku o prawie autorskim i prawach pokrewnych ( Dz.U. 1994, Nr 24, poz. 83 ze zm. )na zasadzie wyłączności, tj. prawo do:
a) wyłącznego używania i wykorzystania utworu w dowolnej działalności przez Wyższą Szkołę Bankową we Wrocławiu, w szczególności w działalność Biblioteki Cyfrowej uruchomionej przez Wyższą Szkołę Bankową we Wrocławiu
b) wytwarzania, utrwalania i zwielokrotniania egzemplarzy utworów wszelkimi technikami, w tym techniką drukarską, reprograficzną, zapisu magnetycznego oraz techniką cyfrową, w szczególności ich zwielokrotniania poprzez dokonywanie zapisów na płytach typu CD,
c) zamieszczenia wybranych fragmentów utworu w celach promocyjnych w publikacjach, materiałach promocyjnych, w sieci Internet oraz sieciach wewnętrznych typu Intranet Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu,
d) wprowadzania utworu do pamięci komputera Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu,
e) kopiowania i powielania utworu w technologiach fotomechanicznych lub innych znanych w dniu zawarcia umowy (fotokopie, kserokopie itp.),
f) przetworzenia dzieła na formę elektroniczną i nieograniczonego rozpowszechniania w sieci Internet.
