Skip to main content Skip to main navigation menu Skip to site footer
  • Register
  • Login
  • Language
    • English
    • Język Polski
  • Menu
  • Home
  • Current
  • Archives
  • About
    • About the Journal
    • Submissions
    • Editorial Team
    • Privacy Statement
    • Contact
  • Register
  • Login
  • Language:
  • English
  • Język Polski

Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia

Bayesian prediction in the VEC models
  • Home
  • /
  • Bayesian prediction in the VEC models
  1. Home /
  2. Archives /
  3. Vol. 39 (2009): Zeszyt specjalny - DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE /
  4. Artykuły

Bayesian prediction in the VEC models

Authors

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

DOI:

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

Keywords

cointegration, Bayesian analysis, forecasting, Bayesian model averaging

Abstract

The majority of the observed macroeconomic time series may contain stochastic trends or unit roots. After the introduction of the conception of the cointegration (which enables proper modelling of such time series) an enormous development of methods of its analysis can be observed in classical as well in Bayesian econometrics. The aim of this paper is to present a Bayesian approach to prediction in the framework of the VEC model. The presented methods will be applied to the forecast of the Polish inflation and the rate of unemployment preceded by the analysis of the price – wage mechanism.

References

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

Downloads

  • PDF (Język Polski)

Published

2009-07-15

How to Cite

1.
WRÓBLEWSKA, Justyna. Bayesian prediction in the VEC models. Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia. Online. 15 July 2009. Vol. 39, pp. 297-306. [Accessed 13 January 2026]. DOI 10.12775/AUNC_ECON.2009.049.
  • ISO 690
  • ACM
  • ACS
  • APA
  • ABNT
  • Chicago
  • Harvard
  • IEEE
  • MLA
  • Turabian
  • Vancouver
Download Citation
  • Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
  • BibTeX

Issue

Vol. 39 (2009): Zeszyt specjalny - DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Section

Artykuły

License

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

Stats

Number of views and downloads: 736
Number of citations: 0

Search

Search

Browse

  • Browse Author Index
  • Issue archive

User

User

Current Issue

  • Atom logo
  • RSS2 logo
  • RSS1 logo

Information

  • For Authors
  • For Librarians

Newsletter

Subscribe Unsubscribe

Language

  • English
  • Język Polski

Tags

Search using one of provided tags:

cointegration, Bayesian analysis, forecasting, Bayesian model averaging
Up

Akademicka Platforma Czasopism

Najlepsze czasopisma naukowe i akademickie w jednym miejscu

apcz.umk.pl

Partners

  • 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- Nicolaus Copernicus University Accessibility statement Shop