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  1. Predictive density aggregation
    a model for global GDP growth
    Autor*in: Caselli, Francesca; Grigoli, Francesco; Lafarguette, Romain; Wang, Changchun
    Erschienen: 2020
    Verlag:  International Monetary Fund, [Washington, DC]

    In this paper we propose a novel approach to obtain the predictive density of global GDP growth. It hinges upon a bottom-up probabilistic model that estimates and combines single countries' predictive GDP growth densities, taking into account... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz, Haus Potsdamer Straße
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Braunschweig
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Erfurt / Forschungsbibliothek Gotha, Universitätsbibliothek Erfurt
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Bibliothek der Pädagogischen Hochschule Freiburg/Breisgau
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt / Zentrale
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Technische Universität Hamburg, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Technische Informationsbibliothek (TIB) / Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Duale Hochschule Baden-Württemberg Heidenheim, Bibliothek
    Signatur:
    e-Book Nationallizenz
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Thüringer Universitäts- und Landesbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Fachhochschule Kiel, Zentralbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VS 301
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Leipzig
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Leuphana Universität Lüneburg, Medien- und Informationszentrum, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Duale Hochschule Baden-Württemberg Mosbach, Bibliothek
    Signatur:
    E-Book Nationallizenz IMF
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Hochschule Offenburg, University of Applied Sciences, Bibliothek Campus Offenburg
    Signatur:
    E-Book International Monetary Fund
    Fernleihe:
    keine Ausleihe von Bänden, nur Papierkopien werden versandt

    Standort:
    Hochschulbibliothek Pforzheim, Bereichsbibliothek Technik und Wirtschaft
    Signatur:
    e-Book International Monetary Fund eLibrary
    Fernleihe:
    keine Ausleihe von Bänden, nur Papierkopien werden versandt

    Standort:
    Duale Hochschule Baden-Württemberg Ravensburg, Bibliothek
    Signatur:
    E-Book IMF
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Hochschule Albstadt-Sigmaringen, Bibliothek Sigmaringen
    Fernleihe:
    keine Ausleihe von Bänden, nur Papierkopien werden versandt

     

    In this paper we propose a novel approach to obtain the predictive density of global GDP growth. It hinges upon a bottom-up probabilistic model that estimates and combines single countries' predictive GDP growth densities, taking into account cross-country interdependencies. Speci?cally, we model non-parametrically the contemporaneous interdependencies across the United States, the euro area, and China via a conditional kernel density estimation of a joint distribution. Then, we characterize the potential ampli?cation e?ects stemming from other large economies in each region-also with kernel density estimations-and the reaction of all other economies with para-metric assumptions. Importantly, each economy's predictive density also depends on a set of observable country-speci?c factors. Finally, the use of sampling techniques allows us to aggregate individual countries' densities into a world aggregate while preserving the non-i.i.d. nature of the global GDP growth distribution. Out-of-sample metrics con?rm the accuracy of our approach

     
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      BibTeX-Format
    Quelle: Staatsbibliothek zu Berlin
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9781513545653
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: IMF working paper ; WP/20, 78
    Schlagworte: Density Aggregation; Density Evaluation; GDP Growth; Math Display; WP
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 34 Seiten), Illustrationen
  2. Predictive density aggregation
    a model for global GDP growth
    Autor*in: Caselli, Francesca; Grigoli, Francesco; Lafarguette, Romain; Wang, Changchun
    Erschienen: 2020
    Verlag:  International Monetary Fund, [Washington, DC]

    In this paper we propose a novel approach to obtain the predictive density of global GDP growth. It hinges upon a bottom-up probabilistic model that estimates and combines single countries' predictive GDP growth densities, taking into account... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz, Haus Unter den Linden
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

     

    In this paper we propose a novel approach to obtain the predictive density of global GDP growth. It hinges upon a bottom-up probabilistic model that estimates and combines single countries' predictive GDP growth densities, taking into account cross-country interdependencies. Speci?cally, we model non-parametrically the contemporaneous interdependencies across the United States, the euro area, and China via a conditional kernel density estimation of a joint distribution. Then, we characterize the potential ampli?cation e?ects stemming from other large economies in each region-also with kernel density estimations-and the reaction of all other economies with para-metric assumptions. Importantly, each economy's predictive density also depends on a set of observable country-speci?c factors. Finally, the use of sampling techniques allows us to aggregate individual countries' densities into a world aggregate while preserving the non-i.i.d. nature of the global GDP growth distribution. Out-of-sample metrics con?rm the accuracy of our approach

     
    Export in Literaturverwaltung   RIS-Format
      BibTeX-Format
    Quelle: Staatsbibliothek zu Berlin
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9781513545653
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: IMF working paper ; WP/20, 78
    Schlagworte: Density Aggregation; Density Evaluation; GDP Growth; Math Display; WP
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 34 Seiten), Illustrationen