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Evolution of forecast disagreement in a Bayesian learning model

Kajal Lahiri · Xuguang Sheng刊期 2008-06 · 卷 144（2）Journal of Econometrics已编入正刊

贝叶斯学习模型中预测分歧的演化AI 解读

We estimate a Bayesian learning model with heterogeneity aimed at explaining expert forecast disagreement and its evolution over horizons. Disagreement is postulated to have three components due to differences in: (i) the initial prior beliefs, (ii) the weights attached on priors, and (iii) interpreting public information. The fixed-target, multi-horizon, cross-country feature of the panel data allows us to estimate the relative importance of each component precisely. The…

宏观 · 宏观面板贝叶斯宏观 · 预测与即时预测
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