Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 Śląski Przegląd Statystyczny

1 2020

1 Pajor A.

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: predictive Bayes factor

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Inverted gamma vs. log-normal innovations in MSF-SBEKK models in the forecasting of selected Polish exchange rates

100%

Pajor A.

Śląski Przegląd Statystyczny

2020

nr 18 (24)

197-218

The aim of the paper is to compare the forecasting potentials of two classes of Multiplicative Stochastic Factor – scalar BEKK (MSF-SBEKK) models which differ in the type of latent process. In the first class, the innovations of a first order autoregressive structure for the natural logarithm of latent variables are log-normal, whereas in the second class the innovations are inverted gamma distributed. The comparison of the models’ forecasting abilities by means of the predictive Bayes factor as well as the log predictive score and energy score were performed based on the Polish exchange rates. The author considered one- to ten-step-ahead predictions during the period beginning from 3 September 2019 and ending on 2 September 2020, which covers the time of the crisis caused by COVID-19. The author concluded that for most of the forecast horizons, the considered log-normal innovations outperformed the inverted gamma ones.

Celem badania jest porównanie własności prognostycznych dwóch klas modeli MSF-SBEKK różniących się postacią procesu ukrytego. W klasie pierwszej innowacje w strukturze autoregresyjnej pierwszego rzędu dla logarytmów naturalnych zmiennych ukrytych mają rozkład logarytmiczno-normalny, w klasie drugiej zaś innowacje te mają odwrócony rozkład gamma. Porównanie modeli z wykorzystaniem predyktywnego czynnika Bayesa, a także metod scoringowych dokonywane jest w kontekście prognozowania wybranych kursów walutowych: USD/PLN, EUR/PLN i GBP/PLN w okresie obejmującym kryzys wywołany pandemią COVID-19. Wyniki empiryczne pokazały, że dla większości branych pod uwagę horyzontów prognozy modele z innowacjami o rozkładzie logarytmiczno-normalnym mają lepsze własności predyktywne niż modele z innowacjami o rozkładzie odwróconym gamma.