A comparison of forecast performance between federal reserve staff forecasts, simple reduced‐form models, and a DSGE model
美联储工作人员、简单简约式模型与 DSGE 模型的预测表现比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确比较宏观实时样本外预测，并将时间序列模型作为预测基准。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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美联储工作人员、简单简约式模型与 DSGE 模型的预测表现比较
- 研究问题
- 在实时信息条件下，估计的 DSGE 模型能否提供与美联储工作人员预测相竞争的结果，其表现与时间序列模型相比如何？
- 方法与思路
- 作者比较美联储工作人员、时间序列模型及美联储 Edo DSGE 模型，使用 1996—2004 年的样本外预测评价表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称 Edo 模型的预测可与工作人员预测相竞争；结合其政策分析用途，作者认为丰富设定的 DSGE 模型具有广泛作用。
- 阅读关注点
- 应核对实时数据版本、预测变量和期限、模型估计与更新程序、损失指标，以及工作人员预测与模型可用信息是否一致。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断各变量与期限的具体胜负、误差差异或统计显著性，也不能据此认定 DSGE 普遍占优。
原文摘要
Abstract This paper considers the ‘real‐time’ forecast performance of the Federal Reserve staff, time‐series models, and an estimated dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model—the Federal Reserve Board's Estimated, Dynamic, Optimization‐based (Edo) model. We evaluate forecast performance using out‐of‐sample predictions from 1996 to 2004. We find that the Edo model can provide forecasts that are competitive with those of Federal Reserve staff. Taken together with the fact that the Edo model has also proved useful in answering a range of policy questions, this suggests a significant and broad role for richly specified DSGE models in the toolbox of central bank models. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.