Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10419/61668
Authors: 
Kitlinski, Tobias
Schmidt, Torsten
Year of Publication: 
2011
Series/Report no.: 
Ruhr Economic Papers 301
Abstract: 
In recent times DSGE models came more and more into the focus of forecasters and showed promising forecast performances for the short term. We contribute to the existing literature by analyzing the forecast power of a DSGE model including endogenous growth for the medium run. Instead of only calibrating the model we apply a mixture of calibrating and estimating using Bayesian estimation methods. As forecasting benchmarks we take the Smets-Wouters model (2007) and a VAR model. The evaluation of the forecast errors shows that the Medium-Term model outperforms the Smets-Wouters model with respect to some key macroeconomic variables in the medium run. Compared to the VAR model the Medium-Term model forecast performance is competitive. These results show that the forecast ability of DSGE models is also valid for the medium term.
Abstract (Translated): 
In den vergangenen Jahren sind DSGE-Modelle vermehrt auch für Prognosen genutzt worden und zeigten dabei eine vielversprechende Leistung. Dabei wurden bisher aber vor allem kurzfristige Prognosen, d.h. mit einem Prognosehorizont von bis zu zwei Jahren, untersucht. Ziel dieser Arbeit ist es daher, die Prognoseleistung eines DSGE-Modells zu untersuchen, das explizit für die mittlere Frist modelliert worden ist. Das Modell wurde nicht nur kalibriert, sondern mit Bayesianischen Verfahren geschätzt. Die Prognoseleistung des Mittelfristmodells wurde sowohl mit dem bekannten Smets-Wouters-Modell als auch mit einem VAR-Ansatz verglichen. Die Analyse der Prognosefehler zeigt, dass das Mittelfristmodell bezüglich einiger Variablen signifikant besser ist als das Smets-Wouters-Modell. Dagegen sind die Unterschiede zwischen dem Mittelfrist- und dem VAR-Modell nur gering.
Subjects: 
Bayesian analysis
DSGE model
medium run
forecasting
Bayesian analysis
DSGE model
medium run
forecasting
JEL: 
C32
C52
E32
E37
ISBN: 
978-3-86788-346-7
Document Type: 
Working Paper

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