Modelling multi‐period inflation uncertainty using a panel of density forecasts
利用密度预测面板建模多期通胀不确定性AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接分析通胀密度预测，并使用动态异质预测者面板模型。
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利用密度预测面板建模多期通胀不确定性
- 研究问题
- 多期、可变预测期下的通胀预测不确定性由什么决定？作者考察持续性、历史预测误差、新信息及其他宏观指标的作用。
- 方法与思路
- 作者使用专业预测者调查的密度预测面板，建立动态异质面板模型，并借助 Kullback–Leibler 信息估计新信息及其方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称个体预测不确定性的持续性低于总量序列所暗示的程度，新信息方差与通胀水平相关，而预测者分歧关联不强。
- 阅读关注点
- 应核对密度预测如何转化为不确定性指标、新信息方差的定义，以及异质性、动态面板偏差和可变预测期的处理。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确认各指标的测量质量与统计精度；所述决定因素主要体现模型内关系，因果含义未说明。
原文摘要
Abstract This paper examines the determinants of inflation forecast uncertainty using a panel of density forecasts from the Survey of Professional Forecasters (SPF). Based on a dynamic heterogeneous panel data model, we find that the persistence in forecast uncertainty is much less than what the aggregate time series data would suggest. In addition, the strong link between past forecast errors and current forecast uncertainty, as often noted in the ARCH literature, is largely lost in a multi‐period context with varying forecast horizons. We propose a novel way of estimating ‘news’ and its variance using the Kullback‐Leibler information, and show that the latter is an important determinant of forecast uncertainty. Our evidence suggests a strong relationship of forecast uncertainty with level of inflation, but not with forecaster discord or with the volatility of a number of other macroeconomic indicators. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.