Bayesian forecast combination for inflation using rolling windows : an emerging country case

Borradores de Economia
Número: 
705
Publicado: 
Clasificación JEL: 
C22, C53, C11, E31
Palabras clave: 
forecast combination, Shrinkage, Expert forecasts, Rolling window estimation
Descargar documento

Lo más reciente

Cambio demográfico y sus impactos económicos en Colombia
Juliana Jaramillo-Echeverri, Karina Acosta, Olga Lucia Acosta Navarro, Oscar Iván Ávila-Montealegre, Jhorland Ayala-García, Jaime Bonet-Morón, Jesus Botero, Luz A. Flórez, Daniela Gallo, Luis Armando Galvis-Aponte, Karelys Guzmán-Finol, Eduardo A. Haddad, Ana María Iregui-Bohórquez, David Camilo López-Valenzuela, Ligia Alba Melo-Becerra, Juan J. Ospina-Tejeiro, Andrea Otero-Cortés, Julian A. Parra-Polania, Gerson Javier Pérez-Valbuena, José Pulido, María Teresa Ramírez-Giraldo, Mario A. Ramos-Veloza, Charles Rahal, Jorge Leonardo Rodríguez-Arenas, Shadia Zardibia
Tasa de interés de la liquidez colateralizada: Una nueva medición del precio del dinero a 1 día
Miguel Felipe Vanegas-Vanegas
Efectos Heterogéneos de los Choques de Clima sobre los Precios de Alimentos en un País con Agricultura Diversa
Camilo Bohorquez-Penuela, Leonardo Bonilla-Mejía, Anabelle Couleau, Alexánder Almeida

Typically, when forecasting inflation rates, there are a variety of individual models and a combination of several of these models. We implement a Bayesian shrinkage combination methodology to include information that is not captured by the individual mod