Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/37129 
Erscheinungsjahr: 
2009
Schriftenreihe/Nr.: 
Diskussionsbeitrag No. 433
Verlag: 
Leibniz Universität Hannover, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Hannover
Zusammenfassung: 
We consider the problem of forecasting time series with long memory when the memory parameter is subject to a structural break. By means of a large-scale Monte Carlo study we show that ignoring such a change in persistence leads to substantially reduced forecasting precision. The strength of this effect depends on whether the memory parameter is increasing or decreasing over time. A comparison of six forecasting strategies allows us to conclude that pre-testing for a change in persistence is highly recommendable in our setting. In addition we provide an empirical example which underlines the importance of our findings.
JEL: 
C15
C22
C53
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
130.78 kB





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