Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/102978 
Erscheinungsjahr: 
2014
Schriftenreihe/Nr.: 
KOF Working Papers No. 356
Verlag: 
ETH Zurich, KOF Swiss Economic Institute, Zurich
Zusammenfassung: 
We compare forecasts from different adaptive learning algorithms and calibrations applied to US real-time data on inflation and growth. We find that the Least Squares with constant gains adjusted to match (past) survey forecasts provides the best overall performance both in terms of forecasting accuracy and in matching (future) survey forecasts.
Schlagwörter: 
expectations
learning algorithms
forecasting
learning-to-forecast
least squares
stochastic gradient
JEL: 
C53
D83
D84
E03
E37
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
449.6 kB





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