Przejdź do sekcji głównej Przejdź do głównego menu Przejdź do stopki
  • Zarejestruj
  • Zaloguj
  • Język
    • English
    • Język Polski
  • Menu
  • Strona domowa
  • Aktualny numer
  • Archiwum
  • O czasopiśmie
    • O czasopiśmie
    • Przesyłanie tekstów
    • Zespół redakcyjny
    • Polityka prywatności
    • Kontakt
  • Zarejestruj
  • Zaloguj
  • Język:
  • English
  • Język Polski

Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia

Prognozowanie w ramach bayesowskich modeli VEC
  • Strona domowa
  • /
  • Prognozowanie w ramach bayesowskich modeli VEC
  1. Strona domowa /
  2. Archiwum /
  3. Tom 39 (2009): Zeszyt specjalny: DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE /
  4. Artykuły

Prognozowanie w ramach bayesowskich modeli VEC

Autor

  • Justyna Wróblewska Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Katedra Ekonometrii i Badań Operacyjnych

DOI:

https://doi.org/10.12775/AUNC_ECON.2009.049

Słowa kluczowe

kointegracja, wnioskowanie bayesowskie, prognozowanie, bayesowskie łączenie wiedzy

Abstrakt

Wśród obserwowanych makroekonomicznych szeregów czasowych większość może być traktowana jako realizacja kowariancyjnie niestacjonarnych procesów stochastycznych. Wprowadzenie idei kointegracji umożliwiło poprawne, zarówno od strony statystycznej jaki i ekonomicznej, modelowanie takich szeregów. Celem niniejszego opracowania jest wykorzystanie metodologii bayesowskiej do prognozowania w ramach modelu VEC przyszłych wartości wektora obserwacji. Prognoza ta zostanie poprzedzona wyborem najbardziej prawdopodobnych specyfikacji z grupy modeli, które mogą się różnić długością opóźnienia w procesie VAR, rodzajem trendu deterministycznego, ilością relacji kointegrujących oraz liczbą i rodzajem dodatkowych restrykcji nakładanych na przestrzeń kointegrującą i/lub przestrzeń współczynników dostosowań. Wykorzystanie techniki bayesowskiego łączenia wiedzy pozwoli na otrzymanie prognozy punktowej oraz oszacowanie jej niepewności, która będzie odzwierciedlała nie tylko niepewność związaną z przyszłymi wartościami procesu i parametrów modelu, ale również z jego specyfikacją.

Bibliografia

Chib S. (1995), Marginal likelihood from the Gibbs output, „Journal of the American Statistical Association”, 90, 1313–1321.

Engle R.F., Granger C.W.J. (1997), Cointegration and error correction: representation, estimation and testing, „Econometrica”, 55, 251–276.

Gamerman D. (1997), Marcov Chain Monte Carlo. Stochastic simulation for Bayesian inference, Chapman and Hall, London.

Johansen S. (1996), Likelihood-based inference in cointegrated vector auto-regressive models, New York: Oxford University Press.

Kass R.E., Raftery A.E. (1995), Bayes factors, „Journal of the American Statistical Association”, 90, 773–795.

Koop G., León-González R., Strachan R. (2007), Efficient posterior simulation for cointegrated models with priors on the cointegration space, Working Paper No. 05/13, University of Leicester, Department of Economics.

Lutkepohl, H. (2007), New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer–Verlag, Berlin Heidelberg.

Newton M.A., Raftery A.E. (1994), Approximate Bayesian inference by the weighted likelihood bootstrap (with discussion), „Journal of the Royal Statistical Society”, Ser. B, 56, 3–48.

Osiewalski J. (2001), Ekonometria bayesowska w zastosowaniach, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.

Osiewalski J., Steel M. (1993), A Bayesian perspective on model selection (maszynopis), opublikowano w języku hiszpańskim: Una perspectiva bayesiana en selección de modelos, „Cuadernos Economicos”, 55/3.

Pajor A. (2003), Procesy zmienności stochastycznej SV w bayesowskiej analizie finansowych szeregów czasowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.

Strachan R.W., Inder B. (2004), Bayesian analysis of the error correction model, „Journal of Econometrics”, 123, 307–325.

Villani M. (2001), Bayesian prediction with cointegrated vector autoregressions, „International Journal of Forecasting”, 17, 585–605.

Zellner A. (1971), An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. J. Wiley, New York.

Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia

Pobrania

  • PDF

Opublikowane

2009-07-15

Jak cytować

1.
WRÓBLEWSKA, Justyna. Prognozowanie w ramach bayesowskich modeli VEC. Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia [online]. 15 lipiec 2009, T. 39, s. 297–306. [udostępniono 4.7.2025]. DOI 10.12775/AUNC_ECON.2009.049.
  • PN-ISO 690 (Polski)
  • ACM
  • ACS
  • APA
  • ABNT
  • Chicago
  • Harvard
  • IEEE
  • MLA
  • Turabian
  • Vancouver
Pobierz cytowania
  • Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
  • BibTeX

Numer

Tom 39 (2009): Zeszyt specjalny: DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Dział

Artykuły

Licencja

Autorzy, których teksty zostaną przyjęte do publikacji, po uzyskaniu pozytywnych recenzji wydawniczych oraz zaakceptowaniu do publikacji przez Komitet Redakcyjny, podpisują umowę licencyjną.

Umowa wydawnicza z autorem artykułu

Statystyki

Liczba wyświetleń i pobrań: 628
Liczba cytowań: 0

Wyszukiwanie

Wyszukiwanie

Przeglądaj

  • Indeks autorów
  • Lista archiwalnych numerów

Użytkownik

Użytkownik

Aktualny numer

  • Logo Atom
  • Logo RSS2
  • Logo RSS1

Informacje

  • dla autorów
  • dla bibliotekarzy

Newsletter

Zapisz się Wypisz się

Język / Language

  • English
  • Język Polski

Tagi

Szukaj przy pomocy tagu:

kointegracja, wnioskowanie bayesowskie, prognozowanie, bayesowskie łączenie wiedzy
W górę

Akademicka Platforma Czasopism

Najlepsze czasopisma naukowe i akademickie w jednym miejscu

apcz.umk.pl

Partnerzy platformy czasopism

  • Akademia Ignatianum w Krakowie
  • Akademickie Towarzystwo Andragogiczne
  • Fundacja Copernicus na rzecz Rozwoju Badań Naukowych
  • Instytut Historii im. Tadeusza Manteuffla Polskiej Akademii Nauk
  • Instytut Kultur Śródziemnomorskich i Orientalnych PAN
  • Instytut Tomistyczny
  • Karmelitański Instytut Duchowości w Krakowie
  • Ministerstwo Kultury i Dziedzictwa Narodowego
  • Państwowa Akademia Nauk Stosowanych w Krośnie
  • Państwowa Akademia Nauk Stosowanych we Włocławku
  • Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa im. Stanisława Pigonia w Krośnie
  • Polska Fundacja Przemysłu Kosmicznego
  • Polskie Towarzystwo Ekonomiczne
  • Polskie Towarzystwo Ludoznawcze
  • Towarzystwo Miłośników Torunia
  • Towarzystwo Naukowe w Toruniu
  • Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
  • Uniwersytet Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie
  • Uniwersytet Mikołaja Kopernika
  • Uniwersytet w Białymstoku
  • Uniwersytet Warszawski
  • Wojewódzka Biblioteka Publiczna - Książnica Kopernikańska
  • Wyższe Seminarium Duchowne w Pelplinie / Wydawnictwo Diecezjalne „Bernardinum" w Pelplinie

© 2021- Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Deklaracja dostępności Sklep wydawnictwa