Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/164740 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2009
Quellenangabe: 
[Journal:] ifo Schnelldienst [ISSN:] 0018-974X [Volume:] 62 [Issue:] 21 [Publisher:] ifo Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität München [Place:] München [Year:] 2009 [Pages:] 22-33
Verlag: 
ifo Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität München, München
Zusammenfassung: 
Die Prognose von makroökonomischen Zeitreihen steht häufig vor dem Problem, dass die verwendeten Indikatoren und die Zielzeitreihe in verschiedenen Frequenzen vorliegen. So ist das Bruttoinlandsprodukt nur auf Quartalsbasis verfügbar, während die meisten Indikatoren, wie z.B. das ifo Geschäftsklima, monatlich erhoben werden. Der vorliegende Artikel stellt zwei Modellklassen aus der neueren Literatur vor, die Schätzungen mit gemischten Frequenzen ohne aggregationsbedingten Informationsverlust erlauben: MIDAS-Modelle und VAR-Zustandsraummodelle. Diese Verfahren haben den Vorteil, dass hochfrequente Informationen, die innerhalb einer Periode hinzukommen, in die Prognose einbezogen werden können. Anhand einer Fallstudie für das deutsche BIP wird gezeigt, dass die neuen Modellklassen genauere Prognosen als die üblichen Zeitreihenmodelle liefern. Die neuen Verfahren werden am ifo Institut zur Kurzfristprognose eingesetzt.
Schlagwörter: 
Prognose
Zeitreihenanalyse
Prognoseverfahren
VAR-Modell
Deutschland
MIDAS-Modell
JEL: 
E30
Dokumentart: 
Article

Datei(en):
Datei
Größe





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.