An Evaluation of Alternative BVAR Models for Forecasting Iranian Inflation
Author(s):
Abstract:
This paper investigates the use of different priors to improve the inflation forecasting performance of BVAR models with Litterman’s prior. A Quasi-Bayesian method، with several different priors، is applied to a VAR model of the Iranian economy from 1981: Q2 to 2007: Q1. A novel feature with this paper is the use of g-prior in the BVAR models to alleviate poor estimation of drift parameters of Traditional BVAR models. Some results are as follows: (1) our results show that in the Quasi- Bayesian framework، BVAR models with Normal-Wishart prior provides the most accurate forecasts of Iranian inflation; (2) The results also show that generally in the parsimonious models، the BVAR with g-prior performs better than BVAR with Litterman’s prior. 1
Keywords:
Inflation Forecasting , BVAR Models , g , prior , Iran
Language:
English
Published:
Iranian Journal of Economic Research, Volume:17 Issue: 50, 2012
Page:
65
magiran.com/p1002691
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!