En VAR-modell för den finländska nationalekonomin för kortsiktig prognostisering
Referat
I denna undersökning granskades kortsiktig prognostisering av den finländska nationalekonomin med hjälp av obegränsade vektorautoregressiva modeller (VAR-modeller). Målet är att utnyttja de byggda VAR-modellerna i forskningsinstitutets kortsiktiga prognostiseringsbruk höst och vår. För estimering samlades kvartalsvisa data från och med år 1990. Vid specifikation av modellerna användes noggrannheten hos prognoser utanför urval mätt med roten ur medelkvadratfelet (RMSE) eller summan av kvadrerade prognosfel för de årliga tillväxttakterna som kriterium för modellkvalitet. Gemensamt för de modeller som prognostiserade mest exakt var ett litet antal fördröjningar och ett så tidigt påbörjande av estimering som möjligt. Dessutom var variablerna i de sju modeller som presterade bäst i alla jämförelser av prognoser utanför urval variablerna för Finlands justerade BNP (en viss typ av Nokia-korrigering), Europeiska unionens BNP och förhållandet mellan nominella kompensationer per arbetstagare i Finland och EU15, samt högst tre av följande variabler: privata investeringar, arbetslöshetsgrad samt arbetskraftskostnader per arbetstagare. Med de byggda modellerna gjordes prognoser för åren 2017 och 2018. Prognoser genomfördes med start från perioderna 2017K1, 2017K2 och 2017K4. I prognoser med start från 2017K4 är den genomsnittliga uppskattningen av Finlands bruttonationalproduktens tillväxttakt 3,1 procent år 2017 och 1,7 procent år 2018. (AI-översättning)
- ISSN: 1795-1801 (Online)
- ISBN: 978-952-209-171-0 (Online)
- Publicering i PDF-format
