Porównanie jakości prognozowania polskiego PKB dynamicznymi modelami z czynnikowymi oraz modelami czynnikowymi z przełączaniem Markowa

• Autorzy: Łupiński M.

Warianty tytułu

EN

Comparison of quality of Polish GDP forecasts prepared with dynamic factor models and factor models with Markov switching

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zamieszczono kontynuację cyklu opracowań autora (2007, 2009, 2012) dotyczących optymalnych metod prognozowania polskich zmiennych makroekonomicznych na przykładzie Produktu Krajowego Brutto (PKB). W ramach wykonanego na potrzeby artykułu badania porównano jakość nowcastów („prognoz” teraźniejszości) i właściwych prognoz określonych na podstawie proponowanego przez Mariano i Murasawę (2003) dynamicznego modelu czynnikowego z obsługą mieszanych częstotliwości danych wejściowych i braków obserwacji (MFDG-DFM) oraz rozszerzonego o strukturę czynnikową wielowymiarowego modelu przełącznikowego Markowa (multivariate Markov switching model) zapropo-nowanego przez Kima i Nelsona (1999), a następnie zastosowanego w praktyce przez Hamiltona i Chauvet (2005). Przedstawiono zaplecze matematyczne obu modeli wskazując na modyfikacje kombinowanego podejścia filtru Kalmana oraz metody największej wiarygodności (MNW), niezbędne do estymacji nieliniowego modelu z przełączaniem reżimów zgodnie ze schematem Markowa. Uzyskane wyniki sygnalizują niewielką przewagę modelu Mariano i Murasawy, choć w zakresie „prognoz” teraźniejszości konkurencyjny model Markowowski dostarcza wyników o porównywalnej jakości.

EN

The article is a continuation of author’s previous publications’ series (2007, 2009, 2012) devoted to optimal methods of Polish macro variables forecasting with special attention to Gross Domestic Product. In this survey quality of nowcasts and forecasts was prepared with Mariano and Murasawa (2003) dynamic factor model with mixed frequencies and missing data handling (MFDG-DFM) was compared with quality of nowcasts/forecasts computed with multivariate Markov switching model proposed by Kim and Nelson (1999) and opera-tionalized by Hamilton and Chauvet (2005). The article presents mathematical background of both models and describes in detail combined Kalman filter and maximum likelihood method used to estimate nonlinear Markov switching model. Achieved results show modest advantage of Mariano and Murasawa MFDG-DFM model Polish GDP forecasts, however in the case of nowcasts both models provide almost equal quality output.

Słowa kluczowe

PL

model czynnikowy dynamiczny; wielowymiarowe modele przełącznikowe Markowa; prognozowanie PKB Polski

EN

dynamic factor models; Markov switching models; forecasting Polish GDP

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
• Czasopismo: Ekonomia i Zarządzanie
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 5, no. 4
• Strony: 161--179
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., tab.

Twórcy

autor

Łupiński M.

• Narodowy Bank Polski

Bibliografia

• 1. Arouba S. B., Diebold F. X., Scotti C. (2009), Real-Time Measurement of Business Conditions, Journal of Business and Economic Statistics 27 (4)
• 2. Camacho M., Perez-Quiros G. (2009), Ń-STING: Espańa Short Term INdicator of Growth, Banco de Espana Working Papers nr 0912, Banco de Espańa
• 3. Chauvet M., Hamilton J. D. (2005), Dating Business Cycle Turning Points, w: Milas C., Rothman P., van Dijk D. (eds.), Nonlinear Analysis of Business Cycles, Elsevier Science Ltd, Amsterdam, North Holland
• 4. Forni M., et al. (2001), Coincident and Leading Indicators for the Euro Area, Economic Journal, Royal Economic Society 111(471)
• 5. Geweke J. (1977) The dynamic factor analysis of economic time-series models, w: Aigner D., Goldberger A. (eds.), Latent Variables in Socio-Economic Models, North-Holland, Nowy Jork
• 6. Hamilton J. D. (1988), Rational-Expectations Econometric Analysis of Changes in Regime: An Investigation of the Term Structure of Interest Rates, Journal of Economic Dynamics and Control 12
• 7. Hamilton J. D. (1989), A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle, Econometrica 57
• 8. Hamilton J. D. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton, Nowy Jork
• 9. Hamilton J. D. (1996), Specification Testing in Markov-Switching Time-Series Models, Journal of Econometrics 70
• 10. Kim Ch. J., Nelson Ch. (1999), State-Space Models with Regime Switching, MIT Pres, Cambridge
• 11. Łupiński M. (2007), Konstrukcja wskaźnika wyprzedzającego aktywnoście ekonomicz-nej w Polsce, praca doktorska, Uniwersytet Warszawski, Warszawa
• 12. Łupiński M. (2009), Four years after expansion. are Czech Republic, Hungary and Poland closer to core or periphery of EMU?, Ekonomia 22
• 13. Łupiński M. (2012), Short-term forecasting and composite indicators construction with help of dynamic factor models handling mixed frequencies data with ragged edges, Przegląd Statystyczny 59 (1)
• 14. Mariano R. S., Murasawa Y. (2003), A New Coincident Index of Business Cycles Based on Monthly and Quarterly Series, Journal of Applied Econometrics 18 (4)
• 15. Stock J. H., Watson M. W. (1989), New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators, NBER Chapters, NBER Macroeconomics Annual 4
• 16. Stock J. H., Watson, M. W. (1998), Business Cycle Fluctuations in U.S. Macroeconomic Time Series, NBER Working Papers 6528, NBER