Publicação
Multivariate Filtering with Common Factors
| dc.contributor.advisor | Azevedo, João Valle e | |
| dc.contributor.author | Pereira, Ana Regina Nunes | |
| dc.date.accessioned | 2009-07-24T11:24:51Z | |
| dc.date.available | 2009-07-24T11:24:51Z | |
| dc.date.issued | 2009-06 | |
| dc.description | Mestrado em Econometria Aplicada e Previsão | pt |
| dc.description.abstract | This study discusses four commonly used optimal approximations to the infinite order moving average filter that ideally extracts from a time series fluctuations within a specified range of periodicities. Based on our findings, we use two of those approximations in the estimation of two macroeconomic signals: business cycle fluctuations and medium to long run component of output growth rate. This study dis-tinguishes itself from related literature by showing how to successfully incorporate in the multivariate band-pass approximations factors estimated from a large panel of time series. As illustration, we apply these approximations to U.S. data. We evaluate the real-time performance of the indicators and provide forecasting comparisons. The results suggest that the multivariate indica¬tor outperforms the competing univariate indicator across all different settings considered. Moreover, multivariate methods that target smooth growth are useful to forecast quarterly GDP growth rate at short-term and to forecast yearly GDP growth. | pt |
| dc.description.abstract | Este estudo discute quatro aproximações óptimas ao filtro de medias moveis infinitas que idealmente isola de uma serie temporal flutuações compreendidas num determinado intervalo de periodicidades. De acordo com as nossas conclusões, utilizamos duas dessas aproximações na estimaçao de dois sinais macroeconómicos: flutuacoes de ciclo economico no produto e a componente de medio e longo prazo da taxa de crescimento do produto. Este estudo distingue-se da literatura corrente ao mostrar como integrar nas aproximacoes do filtro banda multivariado factores estimados a partir de um largo painel de sóeries temporais. Como ilustracao, aplicamos estas aproximacoes a dados dos E.U.A.. Avaliamos o desempenho dos in¬dicadores em tempo real e apresentamos comparacoes em termos de previsao. Os resultados sugerem que o indicador multivariado tem um desempenho claramente superior ao do indicador univariado em todos os cenóarios considerados. Adicionalmente, os móetodos multivariados que aproximam o crescimento alisado sao úteis na previsao da taxa de crescimento trimestral do PIB a curto prazo e para previsao do crescimento anual do PIB. | |
| dc.identifier.citation | Pereira, Ana Regina Nunes. 2009. "Multivariate Filtering with Common Factors". Dissertação de Mestrado. Universidade Técnica de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão | pt |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.5/1148 | |
| dc.language.iso | eng | pt |
| dc.publisher | Instituto Superior de Economia e Gestão | pt |
| dc.subject | dynamic factor models | pt |
| dc.subject | band-pass filter | pt |
| dc.subject | business cycle fluctuations | pt |
| dc.subject | smooth component | pt |
| dc.subject | co-incident indicator | pt |
| dc.subject | macroeconomic fluctuations | pt |
| dc.subject | modelos dinâmicos de factores | pt |
| dc.subject | filtro de banda | pt |
| dc.subject | flutuacoes de ciclo economico | pt |
| dc.subject | componente alisada | pt |
| dc.subject | indicador coincidente | pt |
| dc.subject | flutuacoes macroeconomicas | pt |
| dc.title | Multivariate Filtering with Common Factors | pt |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | en |
| rcaap.type | masterThesis | pt |