Prognozowanie stop bezrobocia – porównanie modeli SARIMA i modeli nieobserwowanych komponentów dla wybranych krajów Europy Środkowej i Wschodniej

Autor

  • Barbara Będowska-Sójka Poznan University of Economics and Business, Department of Econometrics

DOI:

https://doi.org/10.1515/cer-2017-0014

Słowa kluczowe:

stopa bezrobocia, modele nieobserwowanych komponentów, modele SARIMA, trafność prognoz

Abstrakt

W artykule porównano prognozy wskaźników stóp bezrobocia w ośmiu krajach Europy Środkowej i Wschodniej. Zastosowano modele nieobserwowanych komponentów i sezonowe modele ARIMA w przesuwanym oknie i postawiono prognozy krótkoterminowe weryfikowane na podstawie trafności prognozy spoza próby. Wykazano, że w przypadku trzech krajów stopa bezrobocia charakteryzuje się bezwarunkową asymetrią. Generalnie w przypadku stosowanych metod, dla połowy badanych szeregów nie znaleziono statystycznie istotnej różnicy w dokładności stawianych prognoz. W pozostałych przypadkach odpowiednio dobrany sezonowy model ARIMA pozwalał na postawienie lepszych prognoz. Ponadto wykazano, że trafność prognoz pogarsza się w okresach gwałtownych wzrostów i spadków stóp bezrobocia, a poprawia się w okresach nieznacznych zmian wielkości tego wskaźnika.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Altissimo F., Violante G.L. (2001), The Non-Linear Dynamics of Output and Unemployment in the U.S., ‘Journal of Applied Econometrics’ 16: 461–486.
Google Scholar

Belaire-Franch J., Peiró A. (2015), Asymmetry in the relationship between unemployment and the business cycle, ‘Empirical Economics’ 48, 2: 683–697.
Google Scholar

Będowska-Sójka B. (2015), Unemployment Rate Forecasts. The Evidence from the Baltic States, ‘Eastern European Economics’ 53: 57–67.
Google Scholar

Caner M., Hansen B.E (2001), Threshold Autoregression with a Unit Root, ‘Econometrica’ 69: 1555–1596.
Google Scholar

Diebold F.X., Mariano R.S (1995), Comparing predictive accuracy, ‘Journal of Business and Economic Statistics’ 13: 253–263.
Google Scholar

Doornik J.A., Hendry D.F. (2005), Empirical Econometric Modelling. PcGiveTM11, Timberlake Consultants, London.
Google Scholar

Hamilton J.D. (2005), What’s real about the business cycle?, Federal Reserve Bank St. Louis Review 2005: 425–452.
Google Scholar

Harvey A.C. (1989), Forecasting Structural Time Series Models and the Kalman Filter, Cambridge: Cambridge University Press.
Google Scholar

Harvey A.C. (2006), Forecasting with Unobserved Component Time Series Models, [in:] Elliott G., Granger C.W.J., Timmermann A., Handbook of Economic Forecasting, vol. I, North-Holland, Elsevier.
Google Scholar

Harvey D., Leybourne S.J., Newbold P. (1997), Testing the Equality of Prediction Mean Squared Errors, ‘International Journal of Forecasting’, vol. 13: 281–291.
Google Scholar

Hayfield T., Racine J.S. (2008), Nonparametric Econometrics: The np Package, ‘Journal of Statistical Software’ 27(5), URL http://www.jstatsoft.org/v27/i05/.
Google Scholar

Hyndman R.J., Khandakar Y. (2008), Automatic time series forecasting: the forecast package for R, ‘Journal of Statistical Software’ 26(3): 1–22.
Google Scholar

Koop G.S., Potter M. (1999), Dynamic Asymmetries in U.S. Unemployment, ‘Journal of Business and Economic Statistics’ 17 (3): 298–312.
Google Scholar

Koopman S.J., Harvey A.C., Doornik J.A., Shephard N. (2006), Structural Time Series Analyser and Modeller and Predictor STAMP 7, Timberlake Consultants, London.
Google Scholar

Marcellino M. (2002), Instability and non-linearity in the EMU, Discussion Paper No. 3312, Centre for Economic Policy Research.
Google Scholar

Maasoumi E., Racine J.S. (2009), A robust entropy-based test of asymmetry for discrete and continuous processes, ‘Econometric Reviews’, 28: 246–261.
Google Scholar

Milas C., Rothman P. (2005), Multivariate STAR Unemployment Rate Forecasts, ‘Econometrics’ 0502010, EconWPA.
Google Scholar

Montgomery A.L., Zarnowitz V., Tsay R.S., Tiao G.C. (1998), Forecasting the U.S. Unemployment Rate, ‘Journal of the American Statistical Association’ 93, no. 442: 478–493.
Google Scholar

Proietti T. (2003), Forecasting the US unemployment rate, ‘Computational Statistics and Data Analysis’ 42: 451–476.
Google Scholar

Racine J.S., Maasoumi E. (2007), A versatile and robust metric entropy test of time-reversibility, and other hypotheses, ‘Journal of Economics’ 138: 547–567.
Google Scholar

Skalin J., Teräsvirta T. (2002), Modeling asymmetries and moving equilibria in unemployment rates, Macroeconomic Dynamics 6: 202–241.
Google Scholar

Snedecor G.W., Cochran W.G. (1989), Statistical Methods, Eighth Edition, Iowa State University Press.
Google Scholar

Stock J.H., Watson M.W. (1999), Business cycle fluctuations in us macroeconomic time series, in: Taylor, J. B., M., Woodford (ed.) Handbook of Macroeconomics, volume I: 3–64, Elsevier.
Google Scholar

Teräsvirta T., van Dijk D., Medeiros M.C. (2005), Smooth transition autoregressions, neural networks, and linear models in forecasting macroeconomic time series: A reexamination, ‘International Journal of Forecasting’ 21: 755–774.
Google Scholar

Opublikowane

2017-06-30

Jak cytować

Będowska-Sójka, B. (2017). Prognozowanie stop bezrobocia – porównanie modeli SARIMA i modeli nieobserwowanych komponentów dla wybranych krajów Europy Środkowej i Wschodniej. Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe, 20(2), 91–107. https://doi.org/10.1515/cer-2017-0014

Numer

Dział

Artykuły