Dopady revidovaných dát na predikčnú výkonnosť DSGE modelu

Bc. Ivana Vavreková

Master's thesis

The impact of data revisions on forecasting abilities of DSGE models

Abstract:

The aim of this thesis is to assess the impact of the data revisions on the prediction performance of the selected DSGE models. The impact of revisions is examined on the period 2000 to 2009, comprising calm years and years affected by the crisis of the US economy, with the motivation in the analysis being to separate their impact in parameter estimation from their impact in the forecasts of macroeconomic aggregates. Based on the literature search and the nature of the period under study, three models are selected where Bayesian methods are used to obtain parameter estimates and subsequently construct forecasts. In the final section, the paper describes the results of the analysis and discusses the importance of parameter re-estimation from the perspective of each model or the actual impact of the revised data on the prediction performance. One of the results of the thesis is that as the prediction horizon grows, parameter re-estimation with the release of new revisions emerges as an important point of interest in the quality of predictions as it improves the predictive performance of the models.

Abstract:

Cieľom práce je posúdiť dopady revidovaných dát na predikčnú výkonnosť vybraných DSGE modelov. Na období 2000 až 2009 zahŕňajúcom pokojné roky a roky ovplyvnené krízou ekonomiky USA je skúmaný dopad revízii, pričom motiváciou je v analýze oddeliť ich vplyv v odhade parametrov od vplyvu v predikciách makroekonomických agregátov. Na základe literárnej rešerše a charakteru sledovaného obdobia sú vybrané tri modely, kde sú pomocou bayesiánskych metód získané odhady parametrov a následne aj konštrukcia predikcií. V záverečnej časti práca popisuje výsledky analýzy a diskutuje význam opätovného odhadovania parametrov z pohľadu jednotlivých modelov či samotný dopad revidovaných dát na predikčnú výkonnosť. Jedným z výsledkov práce je, že s rastom predikčného horizontu sa opätovné odhadovanie parametrov s publikovaním nových revízií javí ako dôležitý bod záujmu v kvalite predikcií, keďže zlepšuje predikčnú výkonnosť modelov.

Kľúčové slová

DSGE model, data revisions, real-time data, parameter updating, predictive performance, Bayesian estimation, revízie dát, predikčná výkonnosť

Jazyk práce: Slovak

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 5. 1. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 30. 1. 2024
• Vedúci: Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D.
• Oponent: Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Economics and Administration

Master programme / odbor:
Mathematical and Statistical Methods in Economics / Mathematical and Statistical Methods in Economics