Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/229124 
Erscheinungsjahr: 
2021
Schriftenreihe/Nr.: 
ECB Working Paper No. 2510
Verlag: 
European Central Bank (ECB), Frankfurt a. M.
Zusammenfassung: 
This paper develops Bayesian econometric methods for posterior inference in non-parametric mixed frequency VARs using additive regression trees. We argue that regression tree models are ideally suited for macroeconomic nowcasting in the face of extreme observations, for instance those produced by the COVID-19 pandemic of 2020. This is due to their flexibility and ability to model outliers. In an application involving four major euro area countries, we find substantial improvements in nowcasting performance relative to a linear mixed frequency VAR.
Schlagwörter: 
Regression tree models
Bayesian
macroeconomic forecasting
vector autoregressions
JEL: 
C11
C32
C53
E37
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
ISBN: 
978-92-899-4509-7
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
1.2 MB





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