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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Predictive Accuracy Tests for Prediction of Economic Growth Based on Broadband Infrastructure

verfasst von : Walter Mayer, Gary Madden, Xin Dang

Erschienen in: Applied Economics in the Digital Era

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter investigates whether predictions of future economic growth can be improved by using standard measures of broadband infrastructure. The investigation is carried out by comparing the predictive accuracy of dynamic panel models of economic growth estimated with and without measures of broadband infrastructure. The more powerful versions of the Diebold–Mariano–West (DMW) and Morgan–Granger–Newbold (MGN) test are employed for predictive accuracy comparison. It is evident that measures of broadband infrastructure can improve predictions of GDP growth after controlling for standard growth determinants.

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Fußnoten
1
Equation (5.1) is a simplified version of the model estimated by Madden et al. (2016). The model in that study allows the coefficients to vary by income group. This additional source of endogeneity raises new issues for the present prediction problem which have yet to be addressed in the literature. The purpose of the present paper is to assess the predictive content of broadband infrastructure using a standard dynamic panel data model. Hence, (5.1) suffices for the present paper.
 
2
Chile, Estonia, Israel and Slovenia are not included as they have only joined the OECD in 2010, and this does not cover our period from 2008 to 2012.
 
3
Under these assumptions, \(\text{cov} (x_{is} ,u_{i} + \varepsilon_{it} )\) depends only on s, while \(\text{cov} (Y_{is} ,u_{i} + \varepsilon_{it} )\) and \(\text{cov} (y_{is} ,u_{i} + \varepsilon_{it} )\) depend only on s and t − s.
 
Literatur
Clark, T.E., and M.W. McCracken. 2001. Test of Equal Forecast Accuracy and Encompassing for Nested Models. Journal of Econometrics 105: 85–110.CrossRef
Clark, T.E., and M.W. McCracken. 2014. Tests of Equal Forecast Accuracy for Overlapping Models. Journal of Applied Econometrics 29: 415–430.CrossRef
Czernich, N., O. Falck, T. Kretschmer, and L. Woessmann. 2011. Broadband Infrastructure and Economic Growth. Economic Journal 121: 505–532.CrossRef
Diebold, F.X., and R.S. Mariano. 1995. Comparing Predictive Accuracy. Journal of Business and Economic Statistics 13: 253–263.
Granger, C.W.J., and P. Newbold. 1977. Forecasting Econometric Time Series. Orlando, FL: Academic Press.
Harvey, D., S. Leybourne, and P. Newbold. 1997. Testing the Equality of Prediction Mean Squared Errors. International Journal of Forecasting 13: 281–291.CrossRef
Koutroumpis, P. 2009. The Economic Impact of Broadband on Growth: A Simultaneous Approach. Telecommunications Policy 33: 471–485.CrossRef
Mayer, W.J., F. Liu, and X. Dang. 2017. Improving the Power of the Diebold-Mariano-West Test for Least Squares Predictions. International Journal of Forecasting 33: 618–626.CrossRef
McCracken, M.W. 2007. Asymptotics for Out of Sample Tests of Granger Causality. Journal of Econometrics 140: 719–752.CrossRef
West, K.D. 1996. Asymptotic Inference About Predictive Ability. Econometrica 64: 1067–1084.CrossRef
Metadaten
Titel
Predictive Accuracy Tests for Prediction of Economic Growth Based on Broadband Infrastructure
verfasst von
Walter Mayer
Gary Madden
Xin Dang
Copyright-Jahr
2020
Buch
Applied Economics in the Digital Era

Print ISBN: 978-3-030-40600-4

Electronic ISBN: 978-3-030-40601-1

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-40601-1_5

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