Milan Szabo
Článek předkládá originální aplikaci bayesovské kvantilové regrese pro predikci distribuce makroekonomických proměnných. Představená metoda umožňuje provázat odhad distribuce například s oficiální predikcí centrální banky nebo predikcemi získanými z dotazování analytiků. Přístup je představen skrze aplikaci na populární Growth-at-Risk, který promítá aktuální finanční a ekonomické podmínky do rozdělení budoucího růstu reálného HDP s důrazem na protirůstová rizika. Výsledky potvrzují, že provázání modelu zlepšuje jeho predikční schopnost. Zároveň je díky provázání rozšířena sada dostupných informací pro odhad modelu. Ta omezuje „přeučení“ modelu a představuje velký benefit pro odhad s krátkými časovými řadami. Provázání dále zvyšuje konzistenci s oficiální predikcí a zvyšuje tak kredibilitu výsledků a jejich následné komunikace centrální bankou. Představená metoda pak může také sloužit k odhadu asymetrických vějířových grafů okolo oficiální predikce, a to nejen pro růst reálného HDP, který je modelovaný v článku, ale také nezaměstnanost nebo inflaci.
JEL kódy: C53, E27, E32, E44
Klíčová slova: riziko propadu, vějířové grafy, growth-at-risk, kvantilová regrese
Vydáno: listopad 2020
Ke stažení: CNB WP 3/2020 (pdf, 1,9 MB)