Forecasting VARs, model selection, and shrinkage


Kascha, Christian ; Trenkler, Carsten


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/38872
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-388724
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2015
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Working Paper Series
Band/Volume: 15-07
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Rechtswissenschaft und Volkswirtschaftslehre > Zeitreihenökonometrie (Trenkler 2007-)
MADOC-Schriftenreihe: Department of Economics > Working Paper Series
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Fachklassifikation: JEL: C32 , C53 , E47,
Freie Schlagwörter (Englisch): VAR Models , Forecasting , Model Selection , Shrinkage
Abstract: This paper provides an empirical comparison of various selection and penalized regression approaches for forecasting with vector autoregressive systems. In particular, we investigate the effect of the system size as well as the effect of various prior specification choices on the relative and overall forecasting performance of the methods. The data set is a typical macroeconomic quarterly data set for the US. We find that these specification choices are crucial for most methods. Conditional on certain choices, the variation across different approaches is relatively small. There are only a few methods which are not competitive under any scenario. For single series, we find that increasing the system size can be helpful - depending on the employed shrinkage method.




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BASE: Kascha, Christian ; Trenkler, Carsten

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ORCID: Kascha, Christian ; Trenkler, Carsten ORCID: 0000-0003-1846-1764

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