Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/154326 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2016
Schriftenreihe/Nr.: 
ECB Working Paper No. 1893
Verlag: 
European Central Bank (ECB), Frankfurt a. M.
Zusammenfassung: 
Forecasts from dynamic factor models potentially benefit from refining the data set by eliminating uninformative series. The paper proposes to use prediction weights as provided by the factor model itself for this purpose. Monte Carlo simulations and an empirical application to short-term forecasts of euro area, German, and French GDP growth from unbalanced monthly data suggest that both prediction weights and Least Angle Regressions result in improved nowcasts. Overall, prediction weights provide yet more robust results.
Schlagwörter: 
dynamic factor models
forecasting
LARS
variable selection
JEL: 
E37
C53
C51
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
ISBN: 
978-92-899-2022-3
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
875.81 kB





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