Artigo em revista científica Q1
Uncertainty and density forecasts of arma models: comparison of asymptotic, bayesian, and bootstrap procedures
João Henrique Gonçalves Mazzeu (João Henrique Gonçalves Mazzeu); Esther Ruiz Ortega (Ruiz, E.); Helena Veiga (Veiga, H.);
Título Revista
Journal of Economic Surveys
Ano (publicação definitiva)
2018
Língua
Inglês
País
Estados Unidos da América
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Abstract/Resumo
The objective of this paper is to analyze the effects of uncertainty on density forecasts of stationary linear univariate ARMA models. We consider three specific sources of uncertainty: parameter estimation, error distribution, and lag order. Depending on the estimation sample size and the forecast horizon, each of these sources may have different effects. We consider asymptotic, Bayesian, and bootstrap procedures proposed to deal with uncertainty and compare their finite sample properties. The results are illustrated constructing fan charts for UK inflation.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Bayesian forecast,Bootstrap,Fan charts,Model misspecification,Parameter uncertainty
  • Economia e Gestão - Ciências Sociais
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Referência de financiamento Entidade Financiadora
ECO2015-65701-P Ministerio de Economía, Industria y Competitividad
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