2008
Prediction of Exchange Rates With Autoregressive Model With Exponential Forgetting
DEDECIUS, Kamil; Jana KALOVÁ a Vojtěch STEHELZákladní údaje
Originální název
Prediction of Exchange Rates With Autoregressive Model With Exponential Forgetting
Název česky
Predikce směnných kurzů pomocí autoregresního modelu s exponenciálním zapomínáním
Autoři
DEDECIUS, Kamil; Jana KALOVÁ a Vojtěch STEHEL
Vydání
Littera Scripta, České Budějovice, VŠTE v Českých Budějovicích, 2008, 1802-503X
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele
Česká republika
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Označené pro přenos do RIV
Ano
Kód RIV
RIV/75081431:_____/08:00000041
Klíčová slova anglicky
prediction; estimation; exchange rate; exponential forgetting; regression
Příznaky
Recenzováno
Změněno: 14. 11. 2009 19:10, RNDr. Ing. Jana Kalová
V originále
The paper deals with a first-order autoregression model with parameter estimation with exponential forgetting, known and well established in the mathematical system theory. However, the use of exponential forgetting in econometry is not a standard. Under the assumption of slow time-variability of model parameters and model stationarity, this estimation method could however lead to significant improvement of the prediction quality. In this paper, we describe the Bayesian approach to such a mo\-del\-ling and parameter estimation. The use of the method is demonstrated on a one-step-ahead prediction of the EUR-USD exchange rate.
Česky
Článek popisuje autoregresní model prvního řádu a odhad jeho parametrů s využitím exponenciálního zapomínání, známého z matematické teorie systémů. Využití takového aparátu v ekonometrii není standardem, ačkoliv za předpokladu pomalé změny parametrů v čase může vést k významnému zlepšení kvality predikce ekonomických veličin. V článku je použit Bayesovský přístup k modelování i odhadu parametrů a získané výsledky jsou demonstrovány na jednokrokové predikci eurodolarového kurzu.