Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/297430 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2023
Schriftenreihe/Nr.: 
Bank of Canada Staff Working Paper No. 2023-45
Verlag: 
Bank of Canada, Ottawa
Zusammenfassung: 
Bayesian predictive synthesis is a flexible method of combining density predictions. The flexibility comes from the ability to choose an arbitrary synthesis function to combine predictions. I study the choice of synthesis function when combining large numbers of predictions-a common occurrence in macroeconomics. Estimating combination weights with many predictions is difficult, so I consider shrinkage priors and factor modelling techniques to address this problem. The dense weights of factor modelling provide an interesting contrast with the sparse weights implied by shrinkage priors. I find that the sparse weights of shrinkage priors perform well across exercises.
Schlagwörter: 
Econometric and statistical methods
JEL: 
C11
C52
C53
E37
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper
Erscheint in der Sammlung:

Datei(en):
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Größe
3.36 MB





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