Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD (madalinagabriela_anghel@yahoo.com)
„Artifex” University of Bucharest
Prof. Constantin ANGHELACHE PhD (actincon@yahoo.com)
Bucharest University of Economic Studies / „Artifex” University of Bucharest
Georgiana NIȚĂ PhD Student (georgi_nita@yahoo.com)
Bucharest University of Economic Studies
Gyorgy BODO Ph.D Student (gyorgy.bodo@yahoo.com)
Bucharest University of Economic Studies
Abstract
În acest articol, autorii au urmărit să se prezinte principalele noţiuni privind modelul EqCM şi sistemul dVAR bazat pe date în previziunile internaţionale. Este dificil, în general, să previzionăm cu versiunea de model cu eroarea de prognoză cea mai mică, EqCM sau dVAR, inclusiv pentru sisteme foarte simple. În timp ce erorile de prognoză ale modelului dVAR rezistă la modificările coeficientului de ajustare α şi ale mediei pe termen lung ζ, eroarea de prognoză dVAR se poate dovedi a fi mai mare decât eroarea de prognoză EqCM. În mod tipic, acesta este cazul în care schimbarea de parametri (inclusă în modelul EqCM) este redusă raportată la contribuţia termenului de corecţie a echilibrului (care este omis în dVAR) la începutul perioadei de prognoză. În continuare, generăm prognoze pe perioade multiple din modelul econometric RIMINI şi le comparăm cu prognozele din modele bazate pe date diferenţiate. Cu scopul de a asigura un anumit fundament la aceste simulări, vom descrie, în primul rând, principalele caracteristici ale modelului obligatoriu, explicând modul în care sunt proiectate sistemele de prognozare tip dVAR.
Cuvinte cheie: prognoză, model econometric, preţ, indicator, echilibru macroeconomic
Clasificarea JEL: C53, E37
THE MAIN CONCEPTS OF THE EQCM MODEL AND DATA-BASED DVAR SYSTEMS
Abstract
In this article, the authors sought to outline the main concepts of the EqCM model and the data-based dVAR system in international forecasts. It is generally difficult to predict the model version with the lowest EqCM or dVAR forecast error, including very simple systems. While the forecast errors of the dVAR model resist changes in the adjustment factor α and the long-term average ζ the dVAR prognostic error may be greater than the EqCM forecast error. Typically, this is the case where the change of parameters (included in the EqCM model) is reduced relative to the contribution of the equilibrium correction term (which is omitted in dVAR) at the beginning of the forecasting period. Next, we generate forecasts over multiple periods of the RIMINI econometric model, and compare them with forecasts based on differentiated data models. In order to provide a certain foundation for these simulations, we will first describe the main features of the mandatory model, explaining how the dVAR type prediction systems are designed.
Keywords: forecast, econometric model, price, indicator, macroeconomic balance
JEL Classification: C53, E37
