کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5106407 | 1481435 | 2016 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Forecasting using sparse cointegration
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی با استفاده از تقسیم مجرد
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کمند، کاهش رتبه رگرسیون، برآورد انبوه، پیش بینی سری زمانی، مدل تصحیح خطا،
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
مدیریت، کسب و کار و حسابداری
کسب و کار و مدیریت بین المللی
چکیده انگلیسی
This paper proposes a sparse cointegration method. Cointegration analysis is used to estimate the long-run equilibrium relationships between several time series, with the coefficients of these long-run equilibrium relationships being the cointegrating vectors. We provide a sparse estimator of the cointegrating vectors, where sparse estimation means that some elements of the cointegrating vectors are estimated to be exactly zero. The sparse estimator is applicable in high-dimensional settings, where the time series is short compared to the number of time series. Our method achieves better estimation and forecast accuracy than the traditional Johansen method in sparse and/or high-dimensional settings. We use the sparse method for interest rate growth forecasting and consumption growth forecasting. The sparse cointegration method leads to important forecast accuracy gains relative to the Johansen method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 32, Issue 4, OctoberâDecember 2016, Pages 1256-1267
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 32, Issue 4, OctoberâDecember 2016, Pages 1256-1267
نویسندگان
Ines Wilms, Christophe Croux,