عملکرد مدلهای مختلف خود رگرسیون برداری بیزی جهت پیش بینی متغیرهای کلان اقتصادی ایران: کاربرد روش نمونهگیری گیبس
نویسندگان
1 دانشجوی دکتری اقتصاد دانشگاه ارومیه
2 دانشیار اقتصاد دانشگاه ارومیه
doi
10.22054/ijer.2015.2489چکیده
داشتن تورمی پایین و رشد اقتصادی پایدار، هدف نخست سیاستگذاران اقتصادی است که برای رسیدن به این هدف طلایی، پیش بینی قابل اطمینان از متغیرهای کلان اقتصادی نقش مهمی ایفا می کند. در این مطالعه سعی شده است تا عملکرد مدل های خودرگرسیون برداری بیزی با اطلاعات (Priors) متفاوت برای پیش بینی متغیرهای کلان در اقتصاد ایران ارزیابی شود. ویژگی منحصر به فرد این مقاله استفاده از الگوریتم گیبس برای تخمین مدل BVAR و مقایسه آن با دو مدل BVAR شبه بیزی است که در آنها از اطلاعات نرمال ویشارد ( (Normal Wishardومینستا Minnesota )) استفاده شده است، جهت ارزیابی دقت پیش بینی متغیرهای کلان اقتصادی است. در این مطالعه مقایسه دو مدل BVAR شبه بیزی فوق و BVAR با الگوریتم گیبس با توزیع پیشین یکسان مینستا نشان میدهد که مقدار MSFE در پیش بینی متغیر های اقتصادی برای 4 دوره در مدل BVAR با الگوریتم گیبس کمتر بوده و این مدل در کل عملکرد بهتری در پیش بینی متغیرهای کلان اقتصادی فوق نسبت به مدلهای شبه بیزی دارد.
