An Evaluation of Alternative BVAR Models for Forecasting Iranian Inflation

  • سال انتشار: 1391
  • محل انتشار: فصلنامه پژوهش های اقتصادی ایران، دوره: 17، شماره: 50
  • کد COI اختصاصی: JR_IJER-17-50_003
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 562
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Hassan Heidari

Assistant Professor, Faculty of Economics, Urmia University,

چکیده

This paper investigates the use of different priors to improve the inflation forecasting performance of BVAR models with Litterman’s prior. A Quasi-Bayesian method, with several different priors, is applied to a VAR model of the Iranian economy from 1981:Q2 to 2007:Q1. A novel feature with this paper is the use of g-prior in the BVAR models to alleviate poor estimation of drift parameters of Traditional BVAR models. Some results are as follows: (1) our results show that in the Quasi-Bayesian framework, BVAR models with Normal-Wishart prior provides the most accurate forecasts of Iranian inflation; (2) The results also show that generally in the parsimonious models, the BVAR with g-prior performs better than BVAR with Litterman’s prior.

کلیدواژه ها

Inflation Forecasting, BVAR Models, g-prior, Iran

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.