Evaluating DSGE model forecasts of comovements
评估 DSGE 模型对宏观变量共同变动的预测AI 解读 ↓
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评估 DSGE 模型对宏观变量共同变动的预测
- 研究问题
- 贝叶斯 DSGE 模型能否准确预测产出、通胀与利率的共同变动，以及更丰富的模型结构是否改善多变量预测？
- 方法与思路
- 作者构建后验预测检验，评价条件与无条件密度预测、均方根误差及事件概率，并用实时数据比较两个模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，Smets–Wouters 模型增加的特征没有使密度预测及宏观变量共同变动预测获得一致改善。
- 阅读关注点
- 应核对共同变动的评价指标、实时数据版本、预测条件与期限，以及后验预测检验的实施方式和模型比较标准。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，无法判断各指标与预测期限下的差异；没有一致改善不等于复杂模型全面失效。
原文摘要
This paper develops and applies tools to assess multivariate aspects of Bayesian Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) model forecasts and their ability to predict comovements among key macroeconomic variables. We construct posterior predictive checks to evaluate conditional and unconditional density forecasts, in addition to checks for root-mean-squared errors and event probabilities associated with these forecasts. The checks are implemented on a three-equation DSGE model as well as the Smets and Wouters (2007) model using real-time data. We find that the additional features incorporated into the Smets–Wouters model do not lead to a uniform improvement in the quality of density forecasts and prediction of comovements of output, inflation, and interest rates.