Prognozy kombinowane z wykorzystaniem wag Akaike’a
DOI:
https://doi.org/10.12775/AUNC_ECON.2009.025Słowa kluczowe
prognozy kombinowane, systemy wag, kryteria informacyjneAbstrakt
W artykule uwaga jest skupiona na podejściu wykorzystującym kryteria informacyjne, a w szczególności kryterium Akaike’a, które jest wykorzystywane do wyznaczenia wag Akaike’a. Podejście to umożliwia otrzymanie nie jednego, a kilku wiarygodnych modeli, dla których można stworzyć ranking stosując wagi Akaike’a. Modele te stanowią podstawę obliczenia prognoz indywidualnych, a te z kolei służą do wyznaczenia ostatecznej prognozy kombinowanej, przy formułowaniu której wykorzystuje się wagi Akaike’a.
Bibliografia
Akaike H. (1973), Information Theory as an Extension of the Maximum Likelihood Principle, [w:] Petrov B. N., Csaki F., Second International Symposium on Information Theory, Akademia Kiado, Budapest.
Akaike H. (1978), On the Likelihood of a Time Series Model, „The Statistician”, 27, 217–235.
Armstrong J. S. (2001), Principles of Forecasting, Springer.
Atkinson A. C. (1980), A Note on the Generalized Information Criteria for Choice of a Model, „Biometrika”, 67 (2), 413–418.
Bates J. M., Granger C. W. J. (1969), The Combinations of Forecasts, „Operations Research Quarterly”, 20, 415–468.
Burnham K. P., Anderson D. R. (2002), Model Selection and Multimodel Inference, Springer.
Jagannathan R. Ma T. (2003), Risk Reduction in Large Portfolios: Why Imposing the Wrong Constraints Helps, „The Journal of Finance”, 58 (4), 1651–1684. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/1540-6261.00580.
Kapetanios G., Labhard V., Price S. (2008), Forecasting using Bayesian and Informationtheoretic Model Averaging: an Application to U.K. Inflation, „Journal of Business and Economics Statistics”, 26 (1), 33–41.
Kitchen J., Monaco R. (2003), Real-Time Forecasting in Practice, „Business Economics”, 38 (4), 10–19.
Marcellino M. (2004), Forecast Pooling for Short Time Series of Macroeconomic Variables, „Oxford Bulletin of Economic and Statistics”, 66, 91–112.
Min C. K., Zellner A. (1993), Bayesian and Non-Bayesian Methods for Combining Models and Forecasts with Applications to Forecasting International Growth Rates, „Journal of Econometrics”, 53 (1–2), 89–118.
Stock J. H., Watson M. (2004), Combination Forecasts of Output Growth in a Seven-Country Data Set, „Journal of Forecasting”, 8, 230–251.
Stock J. H., Watson M. (2006), Forecasting with Many Predictors, [w:] Elliott G., Granger C. W. J., Timmermann A. (ed.), Handbook of Economic Forecasting, Elsevier.
Swanson N. R., Zeng T. (2001), Choosing Among Competing Econometric Forecasts: Regression- based Forecast Combination using Model Selection, „Journal of Forecasting”, 20, 425–440.
Timmermann A. (2006), Forecast Combinations, [w:] Elliott G., Granger C. W. J., Timmermann A. (ed.), Handbook of Economic Forecasting, Elsevier.
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
Licencja
Autorzy, których teksty zostaną przyjęte do publikacji, po uzyskaniu pozytywnych recenzji wydawniczych oraz zaakceptowaniu do publikacji przez Komitet Redakcyjny, podpisują umowę licencyjną.
Statystyki
Liczba wyświetleń i pobrań: 402
Liczba cytowań: 0