Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/148971 
Erscheinungsjahr: 
2016
Schriftenreihe/Nr.: 
KOF Working Papers No. 407
Verlag: 
ETH Zurich, KOF Swiss Economic Institute, Zurich
Zusammenfassung: 
We propose a Bayesian optimal filtering setup for improving out-of-sample forecasting performance when using volatile high frequency data with long lag structure for forecasting low-frequency data. We test this setup by using real-time Swiss construction investment and construction permit data. We compare our approach to different filtering techniques and show that our proposed filter outperforms various commonly used filtering techniques in terms of extracting the more relevant signal of the indicator series for forecasting.
Schlagwörter: 
Forecasting
construction
Switzerland
Bayesian
mixed data frequencies
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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Größe
1.17 MB





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