کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7408099 | 1481428 | 2018 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Macroeconomic forecasting using penalized regression methods
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی اقتصاد کلان با استفاده از روش های رگرسیون مجاز
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پیش بینی، کمند، مدل های فاکتور، داده های با ابعاد بزرگ، هم انباشتگی،
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
مدیریت، کسب و کار و حسابداری
کسب و کار و مدیریت بین المللی
چکیده انگلیسی
We study the suitability of applying lasso-type penalized regression techniques to macroe-conomic forecasting with high-dimensional datasets. We consider the performances of lasso-type methods when the true DGP is a factor model, contradicting the sparsity assumptionthat underlies penalized regression methods. We also investigate how the methods handle unit roots and cointegration in the data. In an extensive simulation study we find that penalized regression methods are more robust to mis-specification than factor models, even if the underlying DGP possesses a factor structure. Furthermore, the penalized regression methods can be demonstrated to deliver forecast improvements over traditional approaches when applied to non-stationary data that contain cointegrated variables, despite a deterioration in their selective capabilities. Finally, we also consider an empirical applicationto a large macroeconomic U.S. dataset and demonstrate the competitive performance of penalized regression methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 34, Issue 3, JulyâSeptember 2018, Pages 408-430
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 34, Issue 3, JulyâSeptember 2018, Pages 408-430
نویسندگان
Stephan Smeekes, Etienne Wijler,