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J-GLOBAL ID：201702287613458745   整理番号：17A1501709

新興市場におけるインフレーション予測:代替モデルの評価【Powered by NICT】

Forecasting inflation in emerging markets: An evaluation of alternative models

著者 (1件)： Mandalinci Zeyyad (Lord Ashcroft International Business School, Anglia Ruskin University, Chelmsford, Essex, United Kingdom)
資料名： International Journal of Forecasting  (International Journal of Forecasting)
巻： 33  号： 4  ページ： 1082-1104  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0216C  ISSN： 0169-2070  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,三次元時間,新興市場(EM)とモデル間のインフレーションに対する種々の計量経済モデルのサンプル外予測性能を評価するために包括的な予測運動を行った。競合モデルは,一変量及び多変量モデル,固定および時変パラメータモデル,定数と確率的ボラティリティモデル,小および大規模データセットを用いたモデル,とBayes変数選択なしモデルを含んでいる。結果は異なるモデルの予測性能を,時間および国家を横断した,著しく変化することを示した。先進国からの文献における最近の知見と同様に,確率的ボラティリティと時変パラメータを説明するモデルは,EMにおける代替案よりもインフレーションに対するより正確な予測を提供した。結果はインフレーション予測可能性は中央銀行の独立性と負に相関していることを示唆した。,制度的予測は,EMの大部分のためのモデルに基づく予測よりも優れていた。これは主観的判断の取込みは,モデルベースのインフレーション予測を改善することができることを示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  予測可能性 ,  *モデル ,  銀行 ,  三次元 ,  *インフレーション ,  先進国
準シソーラス用語： モデルベース ,  変数選択 ,  大規模データセット ,  確率的ボラティリティ ,  多変量モデル ,  予測性能 ,  計量経済モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： インフレーション予測 ,  Bayes法 ,  勃興する市場 ,  予報の評価 ,  インフレーション予測可能性 ,  金融政策 ,  中央銀行の独立性

分類 (4件)： 利益管理  (KA05030A) ,  統計学  (AB08000H) ,  システム同定  (IA02040O) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 新興市場 ,  インフレーション ,  予測 ,  代替 ,  モデル ,  評価