Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/229075 
Erscheinungsjahr: 
2020
Schriftenreihe/Nr.: 
ECB Working Paper No. 2461
Verlag: 
European Central Bank (ECB), Frankfurt a. M.
Zusammenfassung: 
This paper illustrates how to handle a sequence of extreme observations-such as those recorded during the COVID-19 pandemic-when estimating a Vector Autoregression, which is the most popular time-series model in macroeconomics. Our results show that the ad-hoc strategy of dropping these observations may be acceptable for the purpose of parameter estimation. However, disregarding these recent data is inappropriate for forecasting the future evolution of the economy, because it vastly underestimates uncertainty.
Schlagwörter: 
COVID-19
Volatility
Outliers
Density Forecasts
JEL: 
C32
E32
E37
C11
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
ISBN: 
978-92-899-4378-9
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
617.23 kB





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.