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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이태환 (세종대학교) 류근관 (서울대학교)
저널정보
서울대학교 경제연구소 Seoul Journal of Economics Seoul Journal of Economics 제34권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
99 - 125 (27page)

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Economic forecasts are essential in our daily lives. Accordingly, we ask the following questions: (1) Can we have an improved prediction when we additionally combine combinations of forecasts made by various institutions? (2) If we can, then what method of additional combination will be preferred? We non-linearly combine multiple linear combinations of existing forecasts to form a new forecast (“combination of combinations”), and the weights are given by Bayesian model averaging. In the case of forecasting South Korea’s real GDP growth rate, this new forecast dominates any single forecast in terms of root-mean-square prediction errors. When compared with simple linear combinations of forecasts, our method works as a “hedge” against prediction risks, avoiding the worst combination while maintaining prediction errors similar to those of the best combinations.
#Combination of combinations #Combination of forecasts #Bayesian model averaging

목차

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Fragoso, T. / 2018 / Bayesian Model Averaging: A Systematic Review and Conceptual Classification / International Statistical Review 86(1):1~28 google schola Granger, C. / 1984 / Improved Methods of Combining Forecasts / Journal of Forecasting 3(2):197~204 google schola Hansen, B. / 2007 / Least Squares Model Averaging / Econometrica 75(4):1175~1189 google schola Leamer, E. / 1978 / Specification Searches: Ad Hoc Inference with Nonexperimental Data / John Wiley & Sons google schola Leamer, E. / 1983 / Let’s Take the Con Out of Econometrics / The American Economic Review 73(1):31~43 google schola

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