Gdp nowcasting using high frequency asset price, commodity price and banking data
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
GSYH' nin bir çeyreklik gecikme ile öğrenildiği göz önünde bulundurulduğunda, ekonominin bulunduğu durum ile ilgili gerçek zamanda doğru bilgi sahibi olmanın önemi bir kez daha ortaya çıkmaktadır. GSYH' nin şimdiki zaman tahminine yüksek frekanslı varlık fiyatlarını, emtia fiyatlarını ve bankacılık verilerini koymak ekonominin güncel durumu hakkındaki bilgimize katkı sağlayabilir. Bu çalışmada Amerika Birle¸sik Devletleri GSYH'sinin tahmininde bahsi geçen yüksek frekanslı veriler, düşük frekanslı reel veriler ve fiyat endeksleri ile birlikte bir Kalman filtresi içerisinde beklenti maksimizasyonu algoritması ile kullanılmıştır. Önceki çalışmaların tersine, yüksek frekanslı verilerin GSYH'nin eş zamanlı tahmininde hatayı azalttığı bulunmuştur. Farklı modeller arasında, on beş farklı seri içeren orta ölçekli model diğer modellerden ve geleneksel tahmin metodlarından daha iyi sonuçlar vermiştir. Bunlara ek olarak, bu çalışma farklı model kurguları kullanarak daha iyi tahminlerine ulaşmanın mümkün olduğunu göstermiştir.
Author
Binnur Balkan
Institution
How to Cite
Binnur Balkan (Yüksek Lisans Tezi). Gdp nowcasting using high frequency asset price, commodity price and banking data, 2011, İhsan Doğramacı Bilkent University, Ekonomi Bölümü.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İhsan Doğramacı Bilkent University
- A study over tax and relationship formed around taxation in the Ottoman Empire (16th-17th century)(2019)
- Random sets and choquet-type representations(2021)
- Oil price surges and the yield curve(2024)
- Living alone: Pathways, experiences and future expectations(2025)
- On the road to detente: Turkish foreign policy after the Johnson Letter(2021)
- The Lower Danube in Late Antiquity: The case of Histria(2023)
