Conditional density forecasting A tempered importance sampling approach

Título: Conditional density forecasting A tempered importance sampling approach
Resumen:Este trabajo propone una metodología nueva y robusta para obtener previsiones de densidad condicional, basadas en información no contenida en un modelo econométrico inicial. La metodología permite condicionar sobre densidades marginales esperadas para una selección de variables del modelo, en lugar de sólo sobre trayectorias futuras como suele hacerse en la literatura de predicción condicional. El algoritmo propuesto, que se basa en el muestreo de importancia atemperado, adapta las previsiones de densidad basadas en el modelo a las distribuciones objetivo a las que tiene acceso el investigador.
Summary:This paper proposes a new and robust methodology to obtain conditional density forecasts, based on information not contained in an initial econometric model. The methodology allows to condition on expected marginal densities for a selection of variables in the model, rather than just on future paths as it is usually done in the conditional forecasting literature. The proposed algorithm, which is based on tempered importance sampling, adapts the model-based density forecasts to target distributions the researcher has access to.
Fecha publicación: 06-12-2022
Autor: Banco Central Europeo; Montes-Galdón, Carlos ; Paredes, Joan ; Wolf, Elias
ISBN / ISSN: 978-92-899-5402-0 / 1725-2806
Link: https://bit.ly/3YgjHpv
Palabras clave: análisis económico , inflación , modelo económico , petróleo , precio de la energía , previsión económica , riesgo financiero
Keywords: economic analysis , inflation , economic model , oil , energy price , economic forecasting , financial risk , economic model , economic model , economic analysis , financial risk