Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Data v reálném čase versus revidovaná data při aplikaci Taylorova pravidla na českou ekonomiku
Beňo, David ; Potužák, Pavel (vedoucí práce) ; Slaný, Martin (oponent)
Hlavním úkolem této práce je analyzovat rozdíly mezi odhady Taylorova pravidla v reálném čase a ex-post. Na základě dat z databáze údajů v reálném čase OECD jsou porovnány odhady Taylorova pravidla pro Českou republiku. Z analýzy vyplývá, že odhady v reálném čase a ex-post se významně liší. Průměrná odchylka dosahuje hodnoty 0,9 procentního bodu. Hlavní příčinou je odhadování produkční mezery v reálném čase. V závislosti na použitých datech se také liší odhadnuté parametry reakční funkce. Vhodnější pro používání v reálném čase je pravidlo inflačního cílování nebo přirozeného růstu.
Forecasting Czech GDP Using Mixed-Frequency Data Models
Franta, Michal ; Havrlant, David ; Rusnák, Marek
V tomto článku pracujeme se sadou modelů využívajících data různých frekvencí a na jejich základě predikujeme HDP České republiky. Použité modely zahrnují vektorové autoregrese pro různé frekvence, modely dat různých samplovacích frekvencí a dynamický faktorový model. Za použití historických časových řad nerevidovaných makroekonomických a finančních indikátorů hodnotíme přesnost těchto modelů pro období let 2005–2012 a srovnáváme ji s makroekonomickými predikcemi České národní banky (ČNB). Výsledky naznačují, že přesnost dynamického faktorového modelu je pro kratší horizonty predikce srovnatelná s predikcemi ČNB. Na delším horizontu jsou pak modely vektorové autoregrese pro různé frekvence srovnatelné nebo dokonce nepatrně lepší než predikce ČNB. Kromě bodových predikcí také zkoumáme potenciál predikcí hustot HDP vycházejících z bayesovské vektorové autoregrese pro různé frekvence.
Plný text: Stáhnout plný textPDF

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.