Real-time inflation forecasting with high-dimensional models: The case of Brazil

García, Marcio; Medeiros, Marcelo C.; Vasconcelos, Gabriel

doi:10.1016/j.ijforecast.2017.02.002

Cited by 80 publications

(75 citation statements)

References 39 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Development of national economy in the context of reforms, as noted by many authors [1][2][3][4][5][6], is accompanied by various uncertainties which increase the probability of TECHNOLOGY AUDIT AND PRODUCTION RESERVES -№ 4/2(42), 2018 ISSN 2226-3780 risks arising from the adoption of wrong control decision. Therefore proceeding from the position of the general theory of systems [1,7,8], and given that the socio-economic system has a hierarchical structure, its information model can be represented as follows:…”

Section: The Object Of Research and Its Technological Auditmentioning

confidence: 99%

“…Development of methodological bases for adaptive algorithm that provides a possibility for easy extension by the new parameter estimation techniques, forecasting methods, economy and financial risks estimation procedures as well as decision alternatives generation. 4. Providing examples demonstrating how these methods could be applied in decision support systems.…”

Section: The Aim and Objectives Of Researchmentioning

confidence: 99%

“…Many researches [2][3][4][5][6] are devoted to development of methodological bases of predictive modelling for economic and financial processes to the use of different approaches. In the overwhelming majority of studies [7][8][9][10][11], the problems are considered in conditions of stable economic and socio-political situation.…”

Section: Research Of Existing Solutions Of the Problemmentioning

confidence: 99%

“…However, as noted in [1][2][3][4][5], there are significant differences in modelling of these processes under influence of various types of risks and uncertainties in terms of structural changes and by the stable economy. It is noted [1][2][3][4]11] in condition of non-stable economic and socio-political situation, economic and financial processes are not only non-stationary and non-linear, characterized by seasonality, but also there is a high probability of occurrence of various types of risks. Also, the authors [2][3][4][5][6], noted, in this terms, the previous state of the system cannot clearly describe its condition and behaviour in the future.…”

Section: Research Of Existing Solutions Of the Problemmentioning

confidence: 99%

“…It is noted [1][2][3][4]11] in condition of non-stable economic and socio-political situation, economic and financial processes are not only non-stationary and non-linear, characterized by seasonality, but also there is a high probability of occurrence of various types of risks. Also, the authors [2][3][4][5][6], noted, in this terms, the previous state of the system cannot clearly describe its condition and behaviour in the future. That is why, the authors of [1] state that under such conditions, the use of one, even well-developed methodology in conditions of a stable economy, is not sufficient for obtaining high quality forecast.…”

Section: Research Of Existing Solutions Of the Problemmentioning

confidence: 99%

See 4 more Smart Citations

Adaptive modelling for forecasting economic and financial risks under uncertainty in terms of the economic crisis and social threats

Bidyuk

Prosyankina-Zharova²,

Терентьєв

et al. 2018

TAPR

View full text Add to dashboard Cite

Об'єктом дослідження є соціально-економічні процеси в контексті структурних перетворень, що відбуваються внаслідок суспільно-політичної кризи в країні. Одним з найбільш проблемних місць є відсутність комплексного дослідження та обґрунтування застосування інструментів прогнозування потенційних загроз у гуманітарній і соціальній сферах та визначення шляхів їх подолання, спрямованих на стабільний та позитивний розвиток національної економіки. В ході дослідження використовувались системний аналіз та елементи теорії систем, методи математичного та економетричного моделювання. Системний аналіз та теорія систем використовуються для вивчення стану та поведінки національної економіки та її підсистем в сучасних умовах невизначеностей та ризиків, характерних для соціальних потрясінь та структурних змін. Методи математичного і статистичного моделювання та теорії прийняття рішень були використані для прогнозування розвитку нестаціонарних нелінійних процесів, що характерні для сучасної української економіки. Розглянуто проблему розробки методів вирішення задач моделювання та оцінки окремих типів ризиків з можливістю застосування альтернативних методів обробки даних, моделювання та оцінки параметрів і станів національної економіки та її складових у сучасних умовах суспільно-політичних перетворень та структурних реформ. Для того, щоб знайти «найкращу» структуру моделі, рекомендується застосувати адаптивні схеми оцінювання, які передбачають автоматичний пошук у визначеному діапазоні параметрів структури моделі (тип розподілу, зменшення розмірності моделі, часові лаги та нелінійності). Запропоновані схеми адаптивної оцінки також допомагають розкрити структурні та параметричні невизначеності. Запропонована загальна методологія призначена для вирішення обраної проблеми прогнозування динамічних процесів та оцінювання кількох видів соціально-економічних та фінансових ризиків з використанням відповідних статистичних даних в комп'ютерних системах підтримки прийняття рішень. Результати дослідження будуть корисними і для інших країн, де відбуваються аналогічні процеси. Ключові слова: адаптивне моделювання, ідентифікація невизначеності, оцінка ризиків, система підтримки прийняття рішень.

show abstract

Section: The Object Of Research and Its Technological Auditmentioning

confidence: 99%

Section: The Aim and Objectives Of Researchmentioning

confidence: 99%

Section: Research Of Existing Solutions Of the Problemmentioning

confidence: 99%

Section: Research Of Existing Solutions Of the Problemmentioning

confidence: 99%

Section: Research Of Existing Solutions Of the Problemmentioning

confidence: 99%

See 3 more Smart Citations

Adaptive modelling for forecasting economic and financial risks under uncertainty in terms of the economic crisis and social threats

Bidyuk

Prosyankina-Zharova²,

Терентьєв

et al. 2018

TAPR

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Deep learning models for inflation forecasting

Theoharidis

Guillén

Lopes

2023

Appl Stoch Models Bus & Ind

View full text Add to dashboard Cite

We propose a hybrid deep learning model that merges Variational Autoencoders and Convolutional LSTM Networks (VAE-ConvLSTM) to forecast inflation. Using a public macroeconomic database that comprises 134 monthly US time series from January 1978 to December 2019, the proposed model is compared against several popular econometric and machine learning benchmarks, including Ridge regression, LASSO regression, Random Forests, Bayesian methods, VECM, and multilayer perceptron. We find that VAE-ConvLSTM outperforms the competing models in terms of consistency and out-of-sample performance. The robustness of such conclusion is ensured via cross-validation and Monte-Carlo simulations using different training, validation, and test samples. Our results suggest that macroeconomic forecasting could take advantage of deep learning models when tackling nonlinearities and nonstationarity, potentially delivering superior performance in comparison to traditional econometric approaches based on linear, stationary models.

show abstract

Forecasting inflation time series using score‐driven dynamic models and combination methods: The case of Brazil

Castro

Aiube

2022

Journal of Forecasting

View full text Add to dashboard Cite

This paper evaluates the inflation forecasting models of a small open economy.We compare forecasts of Brazilian inflation (consumer price index-IPCA) based on the generalized autoregressive score (GAS) approach with the forecasts reported in the Focus Bulletin (the Brazilian Central Bank's weekly consensus survey report), as well as with other benchmark models. We selected a restricted number of the variables used most in the literature to compose the forecasting models. Furthermore, based on a confidence set, we applied a wide range of combination methods to the forecast components aiming at improving the forecasting power. Point and density forecast tests were performed to verify the performance of the models. The results showed that the GAS models had good predictive performance for the IPCA, and it was possible to improve their accuracy by combining them with other models.

show abstract

Real-time inflation forecasting with high-dimensional models: The case of Brazil

Cited by 80 publications

References 39 publications

Adaptive modelling for forecasting economic and financial risks under uncertainty in terms of the economic crisis and social threats

Adaptive modelling for forecasting economic and financial risks under uncertainty in terms of the economic crisis and social threats

Deep learning models for inflation forecasting

Forecasting inflation time series using score‐driven dynamic models and combination methods: The case of Brazil

Contact Info

Product

Resources

About