Прогнозирование временных рядов при наличии структурных сдвигов
DOI:
https://doi.org/10.22394/1993-7601-2024-76-120-139Ключевые слова:
временные ряды, структурные сдвиги, прогнозирование, оптимальный прогноз, взвешенная оценкаАннотация
В данной работе приводится обзор недавно разработанных методов прогнозирования при наличии структурных сдвигов. Обсуждаются методы выбора окна прогнозирования, включающее в себя дату сдвига, методы взвешенного среднего оценок до и после сдвига и методы, основанные на усреднении. Рассмотренные методы сравниваются с точки зрения прогнозной силы на примере российских макроэкономических показателей. Результаты демонстрируют превосходство прогнозов, учитывающих наличие сдвигов.Организации
Статья подготовлена в рамках выполнения научно‑исследовательской работы государственного задания РАНХиГС. Автор выражает благодарность Андрею ПолбинуСкачивания
Библиографические ссылки
Скроботов А. (2020). Структурные сдвиги и тестирование на единичный корень. Прикладная эконометрика, 58, 96–141. DOI: 10.22394/1993-7601-2020-58-96-141.
Скроботов А. (2021a). Структурные сдвиги в моделях коинтеграции. Прикладная эконометрика, 63, 117–141. DOI: 10.22394/1993-7601-2021-63-117-141.
Скроботов А. (2021b). Структурные сдвиги в моделях коинтеграции: многомерный случай. Прикладная эконометрика, 64, 83–106. DOI: 10.22394/1993-7601-2021-64-83-106.
Altansukh G., Osborn D. R. (2022). Using structural break inference for forecasting time series. Empirical Economics, 63, 1–41. DOI: 10.1007/s00181-021-02137-w.
Anatolyev S., Kitov V. (2007). Using all observations when forecasting under structural breaks. Finnish Economic Papers, 20, 166–176.
Bai J., Perron P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66 (1), 47–78. DOI: 10.2307/2998540.
Boot T., Pick A. (2020). Does modeling a structural break improve forecast accuracy? Journal of Econometrics, 215 (1), 35–59. DOI: 10.1016/j.jeconom.2019.07.007.
Cai Z. (2007). Trending time-varying coefficient time series models with serially correlated errors. Journal of Econometrics, 136, 163–188. DOI: 10.1016/j.jeconom.2005.08.004.
Chudik A., Pesaran M. H., Sharifvaghefi M. (2023). Variable selection in high dimensional linear regressions with parameter instability. arXiv: 2312.15494. https://arxiv.org/abs/2312.15494.
Eo Y., Morley J. (2015). Likelihood-ratio-based confidence sets for the timing of structural breaks. Quantitative Economics, 6 (2), 463–497. DOI: 10.3982/QE186.
Hirano K., Wright J. H. (2022). Analyzing cross-validation for forecasting with structural instability. Journal of Econometrics, 226 (1), 139–154. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.10.009.
Inoue A., Jin L., Rossi B. (2017). Rolling window selection for out-of-sample forecasting with time-varying parameters. Journal of Econometrics, 196 (1), 55–67. DOI: 10.1016/j.jeconom.2016.03.006.
Lee T.-H., Parsaeian S., Ullah A. (2022a). Forecasting under structural breaks using improved weighted estimation. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 84 (6), 1485–1501. DOI: 10.1111/obes.12512.
Lee T.-H., Parsaeian S., Ullah A. (2022b). Optimal forecast under structural breaks. Journal of Applied Econometrics, 37 (5), 965–987. DOI: 10.1002/jae.2908.
Pesaran M. H., Pick A. (2011). Forecast combination across estimation windows. Journal of Business and Economic Statistics, 29 (2), 307–318. DOI: 10.1198/jbes.2010.09018.
Pesaran M. H., Timmermann A. (2007). Selection of estimation window in the presence of breaks. Journal of Econometrics, 137 (1), 134–161. DOI: 10.1016/j.jeconom.2006.03.010.
Pesaran M. H., Pick A., Pranovich M. (2013). Optimal forecasts in the presence of structural breaks. Journal of Econometrics, 177 (2), 134–152. DOI: 10.1016/j.jeconom.2013.04.002.
Skrobotov A. (2020). Survey on structural breaks and unit root tests. Applied Econometrics, 58, 96–141 (in Russian). DOI: 10.22394/1993-7601-2020-58-96-141.
Skrobotov A. (2021a). Structural breaks in cointegration models. Applied Econometrics, 63, 117–141 (in Russian). DOI: 10.22394/1993-7601-2021-63-117-141.
Skrobotov A. (2021b). Structural breaks in cointegration models: Multivariate case. Applied Econometrics, 64, 83–106 (in Russian). DOI: 10.22394/1993-7601-2021-64-83-106.
Altansukh G., Osborn D. R. (2022). Using structural break inference for forecasting time series. Empirical Economics, 63, 1–41. DOI: 10.1007/s00181-021-02137-w.
Anatolyev S., Kitov V. (2007). Using all observations when forecasting under structural breaks. Finnish Economic Papers, 20, 166–176.
Bai J., Perron P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66 (1), 47–78. DOI: 10.2307/2998540.
Boot T., Pick A. (2020). Does modeling a structural break improve forecast accuracy? Journal of Econometrics, 215 (1), 35–59. DOI: 10.1016/j.jeconom.2019.07.007.
Cai Z. (2007). Trending time-varying coefficient time series models with serially correlated errors. Journal of Econometrics, 136, 163–188. DOI: 10.1016/j.jeconom.2005.08.004.
Chudik A., Pesaran M. H., Sharifvaghefi M. (2023). Variable selection in high dimensional linear regressions with parameter instability. arXiv: 2312.15494. https://arxiv.org/abs/2312.15494.
Eo Y., Morley J. (2015). Likelihood-ratio-based confidence sets for the timing of structural breaks. Quantitative Economics, 6 (2), 463–497. DOI: 10.3982/QE186.
Hirano K., Wright J. H. (2022). Analyzing cross-validation for forecasting with structural instability. Journal of Econometrics, 226 (1), 139–154. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.10.009.
Inoue A., Jin L., Rossi B. (2017). Rolling window selection for out-of-sample forecasting with time-varying parameters. Journal of Econometrics, 196 (1), 55–67. DOI: 10.1016/j.jeconom.2016.03.006.
Lee T.-H., Parsaeian S., Ullah A. (2022a). Forecasting under structural breaks using improved weighted estimation. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 84 (6), 1485–1501. DOI: 10.1111/obes.12512.
Lee T.-H., Parsaeian S., Ullah A. (2022b). Optimal forecast under structural breaks. Journal of Applied Econometrics, 37 (5), 965–987. DOI: 10.1002/jae.2908.
Pesaran M. H., Pick A. (2011). Forecast combination across estimation windows. Journal of Business and Economic Statistics, 29 (2), 307–318. DOI: 10.1198/jbes.2010.09018.
Pesaran M. H., Timmermann A. (2007). Selection of estimation window in the presence of breaks. Journal of Econometrics, 137 (1), 134–161. DOI: 10.1016/j.jeconom.2006.03.010.
Pesaran M. H., Pick A., Pranovich M. (2013). Optimal forecasts in the presence of structural breaks. Journal of Econometrics, 177 (2), 134–152. DOI: 10.1016/j.jeconom.2013.04.002.
