Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/283156 
Erscheinungsjahr: 
2022
Schriftenreihe/Nr.: 
Hannover Economic Papers (HEP) No. 705
Verlag: 
Leibniz Universität Hannover, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Hannover
Zusammenfassung: 
We develop methods to obtain optimal forecast under long memory in the presence of a discrete structural break based on different weighting schemes for the observations. We observe significant changes in the forecasts when long-range dependence is taken into account. Using Monte Carlo simulations, we confirm that our methods substantially improve the forecasting performance under long memory. We further present an empirical application to in inflation rates that emphasizes the importance of our methods.
Schlagwörter: 
long memory
forecasting
structural break
optimal weight
ARFIMA model
JEL: 
C12
C22
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
451.11 kB





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