Kratkoročni napovedni model aktivnosti gospodarstev evro območja z uporabo regresije faktorjev multiresolucijskih komponent glavnih ekonomskih indikatorjevDizdarević, Vesna (Avtor) Festić, Mejra (Mentor) ekonomska integracijaekonomska konvergencaEvropska unijaobmočje evraekonomsko modeliranjeTemeljni prispevek doktorske disertacije je kratkoročni napovedni model gospodarske aktivnosti v evro območju z uporabo regresije faktorjev multiresolucijskih komponent glavnih ekonomskih indikatorjev. Napovedovanje makroekonomskih agregatov evro območja je relativno novo področje ekonometrijskega udejstvovanja, obstoječi modeli pa v glavnem temeljijo na metodah časovnih vrst in analizi njihovih komponent v časovni domeni (Marcellino, Stock, Watson 2003). Posplošitev teh modelov predstavlja multiresolucijska analiza, ki omogoča razstavitev makroekonomske časovne vrste v komponente z visokimi in nizkimi frekvencami. Pokazati je mogoče, da uporaba multiresolucijske analize v ekonomskem modeliranju občutno izboljša kvaliteto ekonomskih modelov v smislu njihovega prilagajanja podatkom ter njihove napovedne moči (Voljčak 2000). Šele v zadnjih letih se je v ekonometriji uveljavila ideja o uporabi dinamičnih faktorjev kot latentnih spremenljivk v regresiji napovednih ekonometričnih modelov (Peña, Poncela 2004, Forni, Hallin, Lippi, Reichlin 2004). Združitev metode multiresolucijske analize in metode dinamičnih faktorjev kot latentnih spremenljivk pri konstrukciji kratkoročnega napovednega modela gospodarske aktivnosti v evro območju, tako predstavlja nov pristop k modeliranju oziroma napovedovanju makroekonomskih agregatov evro območja. Do kratkoročnega napovednega modela gospodarske aktivnosti v evro območju smo s pričujočo metodo prišli v nekaj korakih: 1. najprej smo časovne vrste izbranih ekonomskih indikatorjev razstavili v komponente z različnimi frekvencami z multiresolucijsko analizo; 2. dobljene frekvenčne komponente smo s pomočjo faktorske analize zreducirali na nekaj faktorjev oziroma latentnih spremenljivk, ki vsebujejo večino informacije originalnih ekonomskih indikatorjev; 3. te faktorje frekvenčnih komponent smo uporabili za konstrukcijo in oceno ekonometričnih modelov izbrane spremenljivke gospodarske aktivnosti v evro območju; 4. ocenjene ekonometrične modele frekvenčnih komponent smo nato uporabili za napoved frekvenčnih komponent istega nivoja spremenljivke gospodarske aktivnosti v evro območju; 5. nazadnje smo napoved spremenljivke gospodarske aktivnosti v evro območju dobili s sintezo napovedi frekvenčnih komponent te spremenljivke. Za namen ilustracije izgradnje, delovanja in uporabe kratkoročnega napovednega modela, predstavljenega v doktorski disertaciji, smo se odločili, da za endogeno spremenljivko oziroma njene multiresolucijske komponente izberemo spremenljivko stopenj rasti bruto dodane vrednosti evro območja. Rezultati naše empirične preveritve so naslednji: vrednosti napovedi stopenj rasti bruto dodane vrednosti evro območja so torej za 2010/I –1.6 %, za 2010/II –5.3 %, za 2010/III –2.2 % in za 2010/IV +5.1 %. Pri tem je potrebno poudariti, da so napovedi za časovni horizont t+i narejene na podlagi informacij do vključno časovnega trenutka t, v našem primeru torej do vključno četrtega četrtletja 2009. Pri tej vrsti napovedi je, kot je znano iz teorije vodečih indikatorjev (Dua 2004), bolj kot sama absolutna vrednost napovedi morda pomembnejša oblika dinamike napovednega pojava oziroma njegove točke obratov. Seveda je pri praktični uporabi modela nadvse pomembno, da takoj, ko so na razpolago nove informacije o izbranih ekonomskih indikatorjih za naslednje četrtletje, model preocenimo z vključenimi novimi podatki, ter ponovno naredimo napovedi za vse štiri horizonte. Le tako lahko v danem trenutku model izrazi svojo napovedno moč. S stohastično simulacijo smo preverili enačbo ekonometričnega modela MR komponent stopenj rasti bruto vrednosti evro območja za ves napovedni časovni horizont od enega do štirih četrtletij. Za to smo uporabili Monte Carlo simulacijo neznanih napak modela ter naredili 1000 ponovitev ter izračunali povprečje in standardno napako. Meje napak so praktično v vseh primerih dovolj blizu povprečnim vrednostim, kar pomeni, da simulirane stohastične napovedi MR komponent stopenj ...V. Dizdarević20112011-06-15 12:48:12Doktorska disertacija19011UDK: 339.9COBISS_ID: 10720028NUK URN: URN:SI:UM:DK:3257AN26sl