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  1. Using time-varying volatility for identification in vector autoregressions
    an application to endogenous uncertainty
    Autor*in: Marcellino, Massimiliano; Carriero, Andrea; Clark, Todd E.
    Erschienen: 08 July 2021
    Verlag:  Centre for Economic Policy Research, London

    Zugang:
    Verlag (lizenzpflichtig)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    LZ 161
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Mannheim
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; DP16346
    Schlagworte: Endogeneity; Causality; stochastic volatility; Bayesian methods
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 76 Seiten), Illustrationen
  2. Specification choices in quantile regression for empirical macroeconomics
    Autor*in: Carriero, Andrea; Clark, Todd E.; Marcellino, Massimiliano
    Erschienen: [2022]
    Verlag:  Federal Reserve Bank of Cleveland, [Cleveland, OH]

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

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VS 36
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Export in Literaturverwaltung   RIS-Format
      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Federal Reserve Bank of Cleveland working paper series ; no. 22, 25 (August 2022)
    Schlagworte: Quantile regression; tail forecasting; shrinkage; Bayesian methods; quantile scores
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 35 Seiten), Illustrationen
  3. Specification choices in quantile regression for empirical macroeconomics
    Autor*in: Carriero, Andrea; Clark, Todd E.; Marcellino, Massimiliano
    Erschienen: 09 March 2024
    Verlag:  Centre for Economic Policy Research, London

    Quantile regression has become widely used in empirical macroeconomics, in particular for estimating and forecasting tail risks to macroeconomic indicators. In this paper we examine various choices in the specification of quantile regressions for... mehr

    Zugang:
    Verlag (Deutschlandweit zugänglich)
    Verlag (Deutschlandweit zugänglich)

    Standort:
    Universität Potsdam, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

     

    Quantile regression has become widely used in empirical macroeconomics, in particular for estimating and forecasting tail risks to macroeconomic indicators. In this paper we examine various choices in the specification of quantile regressions for macro applications, for example, choices related to how and to what extent to include shrinkage, and whether to apply shrinkage in a classical or Bayesian framework. We focus on forecasting accuracy, using for evaluation both quantile scores and quantile-weighted continuous ranked probability scores at a range of quantiles spanning from the left to right tail. Across a range of applications, we find that shrinkage is generally helpful to quantile forecast accuracy, with Bayesian quantile regression dominating frequentist quantile regression.

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; DP18901
    Schlagworte: Quantile regression; tail forecasting; shrinkage; Bayesian methods; quantile scores
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 108 Seiten), Illustrationen
  4. Specification choices in quantile regression for empirical macroeconomics
    Autor*in: Carriero, Andrea; Clark, Todd E.; Marcellino, Massimiliano
    Erschienen: 09 March 2024
    Verlag:  Centre for Economic Policy Research, London

    Quantile regression has become widely used in empirical macroeconomics, in particular for estimating and forecasting tail risks to macroeconomic indicators. In this paper we examine various choices in the specification of quantile regressions for... mehr

    Zugang:
    Verlag (Deutschlandweit zugänglich)
    Verlag (Deutschlandweit zugänglich)

    Standort:
    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Bibliotheks-und Informationssystem der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg (BIS)
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universität Potsdam, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    Quantile regression has become widely used in empirical macroeconomics, in particular for estimating and forecasting tail risks to macroeconomic indicators. In this paper we examine various choices in the specification of quantile regressions for macro applications, for example, choices related to how and to what extent to include shrinkage, and whether to apply shrinkage in a classical or Bayesian framework. We focus on forecasting accuracy, using for evaluation both quantile scores and quantile-weighted continuous ranked probability scores at a range of quantiles spanning from the left to right tail. Across a range of applications, we find that shrinkage is generally helpful to quantile forecast accuracy, with Bayesian quantile regression dominating frequentist quantile regression.

     
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; DP18901
    Schlagworte: Quantile regression; tail forecasting; shrinkage; Bayesian methods; quantile scores
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 108 Seiten), Illustrationen