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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:
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    Standort:
    Bibliothek der Pädagogischen Hochschule Freiburg/Breisgau
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    Standort:
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
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    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt / Zentrale
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

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

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

     
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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
  3. Growth at risk
    concept and application in IMF country surveillance
    Autor*in: Prasad, Ananthakrishnan; Elekdaǧ, Selim Ali; Jeasakul, Phakawa; Lafarguette, Romain; Alter, Adrian; Feng, Alan Xiaochen; Wang, Changchun
    Erschienen: 2019
    Verlag:  International Monetary Fund, [Washington, DC]

    The growth-at-risk (GaR) framework links current macrofinancial conditions to the distribution of future growth. Its main strength is its ability to assess the entire distribution of future GDP growth (in contrast to point forecasts), quantify... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz, Haus Potsdamer Straße
    Fernleihe:
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    Universitätsbibliothek Braunschweig
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    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
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    Universitätsbibliothek Erfurt / Forschungsbibliothek Gotha, Universitätsbibliothek Erfurt
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    Standort:
    Bibliothek der Pädagogischen Hochschule Freiburg/Breisgau
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    Standort:
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
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    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt / Zentrale
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    Standort:
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Technische Universität Hamburg, Universitätsbibliothek
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    Standort:
    Technische Informationsbibliothek (TIB) / Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
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    Standort:
    Duale Hochschule Baden-Württemberg Heidenheim, Bibliothek
    Signatur:
    e-Book Nationallizenz
    Fernleihe:
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    Standort:
    Thüringer Universitäts- und Landesbibliothek
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    Standort:
    Fachhochschule Kiel, Zentralbibliothek
    Fernleihe:
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    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    LZ 142
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    Standort:
    Universitätsbibliothek Leipzig
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    Standort:
    Leuphana Universität Lüneburg, Medien- und Informationszentrum, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
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    Standort:
    Duale Hochschule Baden-Württemberg Mosbach, Bibliothek
    Signatur:
    E-Book Nationallizenz IMF
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    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:
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    Standort:
    Hochschule Albstadt-Sigmaringen, Bibliothek Sigmaringen
    Fernleihe:
    keine Ausleihe von Bänden, nur Papierkopien werden versandt

     

    The growth-at-risk (GaR) framework links current macrofinancial conditions to the distribution of future growth. Its main strength is its ability to assess the entire distribution of future GDP growth (in contrast to point forecasts), quantify macrofinancial risks in terms of growth, and monitor the evolution of risks to economic activity over time. By using GaR analysis, policymakers can quantify the likelihood of risk scenarios, which would serve as a basis for preemptive action. This paper offers practical guidance on how to conduct GaR analysis and draws lessons from country case studies. It also discusses an Excel-based GaR tool developed to support the IMF's bilateral surveillance efforts

     
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    Hinweise zum Inhalt
    Volltext (kostenfrei)
    Volltext (kostenfrei)
    Quelle: Staatsbibliothek zu Berlin
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9781484397015
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: IMF working paper ; WP/19, 36
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 40 Seiten), Illustrationen
  4. Growth at risk
    concept and application in IMF country surveillance
    Autor*in: Prasad, Ananthakrishnan; Elekdaǧ, Selim Ali; Jeasakul, Phakawa; Lafarguette, Romain; Alter, Adrian; Feng, Alan Xiaochen; Wang, Changchun
    Erschienen: 2019
    Verlag:  International Monetary Fund, [Washington, DC]

    The growth-at-risk (GaR) framework links current macrofinancial conditions to the distribution of future growth. Its main strength is its ability to assess the entire distribution of future GDP growth (in contrast to point forecasts), quantify... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)

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

     

    The growth-at-risk (GaR) framework links current macrofinancial conditions to the distribution of future growth. Its main strength is its ability to assess the entire distribution of future GDP growth (in contrast to point forecasts), quantify macrofinancial risks in terms of growth, and monitor the evolution of risks to economic activity over time. By using GaR analysis, policymakers can quantify the likelihood of risk scenarios, which would serve as a basis for preemptive action. This paper offers practical guidance on how to conduct GaR analysis and draws lessons from country case studies. It also discusses an Excel-based GaR tool developed to support the IMF's bilateral surveillance efforts

     
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    Hinweise zum Inhalt
    Volltext (kostenfrei)
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    Quelle: Staatsbibliothek zu Berlin
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9781484397015
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: IMF working paper ; WP/19, 36
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 40 Seiten), Illustrationen