Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/84963 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2013
Schriftenreihe/Nr.: 
IAB-Discussion Paper No. 14/2013
Verlag: 
Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), Nürnberg
Zusammenfassung: 
Using the example of short-term forecasts for German employment figures, the article at hand examines the question whether the use of disaggregated information increases the forecast accuracy of the aggregate. For this purpose, the out-ofsample forecasts for the aggregated employment forecast are compared to and contrasted with forecasts based on a vector-autoregressive model, which includes not only the aggregate but also the numbers of gainfully employed people at the industry level. The Clark/West test is used in the model comparison. It becomes evident that disaggregation significantly improves the employment forecast. Moreover, fluctuation-window tests help identify the phases during which disaggregation increases forecast accuracy to the strongest extent.
Zusammenfassung (übersetzt): 
In dem vorliegenden Artikel wird am Beispiel der Kurzfristprognose für die deutschen Erwerbstätigenzahlen der Frage nachgegangen, ob die Nutzung von disaggregierten Informationen die Prognosegüte für das Aggregat erhöht. Hierzu werden die out-of-sample-Prognosen für die aggregierte Erwerbstätigenprognose mit den Prognosen auf Basis eines Vektor-autoregressiven Modells verglichen, in dem neben dem Aggregat auch die Erwerbstätigenzahlen auf Branchenebene einfließen. Für den Modellvergleich wird der Clark/West-Test verwendet. Es zeigt sich, dass Disaggregation die Erwerbstätigenprognose signifikant verbessert. Daneben werden mit Hilfe von Fluctuation-Window-Tests die Phasen identifiziert, in denen die Disaggregation die Prognosegüte am stärksten erhöht.
Schlagwörter: 
forecast
disaggregation
employment
JEL: 
J23
C53
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
705.79 kB





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