Forecasting Economic Time Series using Locally Stationary Processes

Idioma: inglés

Editorial: Peter Lang, Peter Lang Jan 2012, 2012

3631621876 / 9783631621875

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Stationarity has always played an important part in forecasting theory. However, some economic time series show time-varying autocovariances. The question arises whether forecasts can be improved using models that capture such a time-varying second-order structure. One possibility is given by autoregressive models with time-varying parameters. The author focuses on the development of a forecasting procedure for these processes and compares this approach to classical forecasting methods by means of Monte Carlo simulations. An evaluation of the proposed procedure is given by its application to futures prices and the Dow Jones index. The approach turns out to be superior to the classical methods if the sample sizes are large and the forecasting horizons do not range too far into the future.Lang, Peter GmbH, Gontardstraße 11, 10178 Berlin 140 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783631621875

Título
Forecasting Economic Time Series using Locally Stationary Processes
Autor
Tina Loll
Editorial
Peter Lang, Peter Lang Jan 2012
Año de publicación
2012
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
3631621876
ISBN 13
9783631621875
Peso del artículo
303 gramos
Dimensiones
216x153x11 mm

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