Ökonometria PhD 05 - előrejelzés VAR modellel (Eviews11)
Preber si túto prednášku so svojou AI
Skopíruj pripravený podklad a vlož ho do ChatGPT, Claude alebo inej AI — bude ťa učiť alebo skúšať len z tejto prednášky.
Zhrnutie prednášky
Prednáška ukazuje praktické použitie klasického VAR modelu v redukovanej forme na prognózovanie v programe EViews 11. Model zahŕňa zmenu 3-mesačného euriboru, inflačnú a produkčnú medzeru, logaritmickú zmenu výmenného kurzu eura, konštantu a dummy premennú pre krízové obdobia (ESM) na dátach 2007–2018. Postup zahŕňa test jednotkového koreňa, výber oneskorení (šesť lagov), diagnostiku rezíduí (normalita, autokorelácia) a prognózu na roky 2017–2018. Pokus o zjednodušenie modelu na štyri laggy zlyhal pre nesplnenú diagnostiku, preto sa ostalo pri šiestich lagoch. Porovnanie modelov ukázalo, že zjednodušený model nebol výrazne lepší a prognózy boli podobné.
- - VAR v redukovanej forme možno zapísať ako vektorový autoregresný proces rádu p, maticovo alebo ako sústavu lineárnych rovníc.
- - Každá premenná závisí od svojich vlastných aj od oneskorených hodnôt ostatných premenných, čo zachytáva ich spoločný pohyb.
- - Postup: test stacionarity, výber počtu lagov, dummy pre vonkajšie šoky, odhad, diagnostika rezíduí a až potom prognóza.
- - Pri prognózovaní je vhodné používať čo najmenej premenných a lagov; informačné kritérium vybralo šesť lagov.
- - Diagnostika ukázala bez asymetrie, mierne hrubé chvosty a bez výraznej autokorelácie, takže model je prijateľný.
- - Zjednodušenie na štyri laggy neprešlo diagnostikou, preto sa ponechalo šesť lagov.
- - Prognóza na 2017–2018 naznačuje rast inflácie nad cieľ, nekladnú produkčnú medzeru a mierne posilnenie eura.
Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.
nechodím na prednášky