Vector autoregressive models with time-varying parameters and heteroskedastic effects, proposed in Koop & Korobilis (2013)Koop, G., & Korobilis, D. (2013). Large time-varying parameter VARs. Journal of Econometrics, 177(2), 185-198. doi: 10.1016/j.jeconom.2013.04.007
https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2013.0...
and known as TVP-VAR models, are used to predict inflation, the interest rate, and a monthly GDP indicator for several forecast horizons. Dynamic model selection and averaging strategies for the different model specifications are also considered. Forecasts are compared to those from Bayesian VAR models, factor augmented VARs, and other competing models using the model confidence set methodology. The results indicate that TVP-VAR is the only specification always included in the set of best performing models, independently from the variable analyzed, and from the forecast horizon.
Notas: As figuras (a) e (b) apresentam os erros de previsão ao quadrado cumulativos (CSFE) em relação ao random walk para as previsões do IBC-Br no Painel (a) e da taxa de inflação (IPCA) no Painel (b). As figuras mostram os CSFEs para os modelos com melhor desempenho nos horizontes de previsão considerados. As barras cinzas indicam período de recessão. As seguintes abreviações são usadas nos gráficos: μ1 refere-se ao modelo VAR heterocedástico pequeno, μ2 representa o modelo BVAR de grande dimensão, μ3 refere-se ao FAVAR com 5 fatores e μ4 refere-se ao modelo TVP-VAR-DMS λ = 0;99 , κ = 0;96 e α = 0;99).
Notas: Esta figura apresenta os erros de previsão ao quadrado cumulativos (CSFE) em relação ao random walk para as previsões da taxa de juros. A figura mostra os CSFEs para os modelos com melhor desempenho nos horizontes de previsão considerados. As barras cinzas indicam período de recessão. As seguintes abreviações são usadas nos gráficos: μ1 refere-se ao modelo VAR heterocedástico pequeno, μ2 representa o modelo BVAR de grande dimensão, μ3 refere-se ao FAVAR com 5 fatores e μ4 refere-se ao modelo TVP-VAR-DMS (λ = 0;99; κ = 0;96; α = 0;99).
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