Forecast Uncertainties in Macroeconomic Modeling
宏观经济建模中的预测不确定性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：摘要直接研究通胀与产出增长的概率预测、样本外评估以及预测不确定性。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
宏观经济建模中的预测不确定性
- 研究问题
- 如何用概率预测表达通胀与产出增长的不确定性，并评估通胀目标、衰退及两者联合事件的预测含义？
- 方法与思路
- 作者比较小型宏观计量模型与其他方案的递归概率预测，提供后续样本外预测，并用贝叶斯模型平均考察不确定性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要主张概率预测更便于传达宏观预测不确定性，并报告递归评估、样本外事件预测及参数与模型不确定性的稳健性考察。
- 阅读关注点
- 应核对概率预测的构造和评分方法、递归估计的信息集，以及联合事件概率与贝叶斯模型平均的设定。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未报告预测评分或稳健性结果，不能确认其对其他方法的普遍优势。
原文摘要
Weargue that probability forecasts convey information on the uncertainties that surround macroeconomic forecasts in a straightforward manner that is preferable to other alternatives, including the use of confidence intervals. Probability forecasts obtained using a small benchmark macroeconometric model and a number of other alternatives are presented and evaluated using recursive forecasts generated over the period 1999q1–2001q1. Out-of-sample probability forecasts of inflation and output growth are also provided over the period 2001q2–2003q1, and their implications are discussed in relation to the Bank of England's inflation target and the need to avoid recessions, both as separate events and jointly. The robustness of the results to parameter and model uncertainties is also investigated using Bayesian model-averaging techniques.