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31.12.2016 | Ausgabe 1/2017

Empirical Economics 1/2017

Forecasting economic activity by Bayesian bridge model averaging

Zeitschrift:
Empirical Economics > Ausgabe 1/2017
Autoren:
Lorenzo Bencivelli, Massimiliano Marcellino, Gianluca Moretti
Wichtige Hinweise
We would like to thank the Editor Badi Baltagi, an Associate Editor, a Referee, Antonio Bassanetti, Guido Bulligan, Michele Caivano, Silvia Fabiani, Dimitris Korobillis, Giulio Nicoletti, Mario Porqueddu, Roberto Sabbatini, Fabrizio Venditti and Francesco Zollino for helpful comments on a previous version. All remaining errors are our own responsibility.

Abstract

This paper proposes the use of Bayesian model averaging (BMA) as an alternative tool to forecast GDP relative to simple bridge models and factor models. BMA is a computationally feasible method that allows us to explore the model space even in the presence of a large set of candidate predictors. We test the performance of BMA in now-casting by means of a recursive experiment for the euro area and the three largest countries. This method allows flexibility in selecting the information set month by month. We find that BMA-based forecasts produce smaller forecast errors than standard bridge model when forecasting GDP in Germany, France and Italy. At the same time, it also performs as well as medium-scale factor models when forecasting Eurozone GDP.

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