[STBI]: Real-time Forecasting of the Australian Macroeconomy Using Flexible Bayesian VARs

Tiến sĩ Nguyễn Hoài Bảo sẽ trình bày về  kỹ thuật Bayesian cho VAR, một ước lượng tận dụng được chuỗi dữ liệu ngắn đặc trưng trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô (trong nghiên cứu này TS Bảo sử dụng gần 100 quan sát) để dự báo các chỉ tiêu vĩ mô chính xác hơn. Người tham dự sẽ được chia sẻ chi tiết hơn tại buổi STBI của khoa Kinh Tế vào lúc:

Thời gian: 11g00 ngày 13 tháng 11 năm 2020.

Hình thức online:

Abstract: This paper evaluates the real-time forecast performance of alternative Bayesian Vector Autoregressive (VAR) models for the Australian macroeconomy. To this end, we construct an updated vintage database and estimate a set of model specifications with different covariance structures. The results suggest that a large VAR model with 20 variables tends to outperform a small VAR model when forecasting GDP growth, CPI inflation and unemployment rate. We find consistent evidence that the models with more flexible error covariance structures forecast GDP growth and inflation better than the standard VAR, while the standard VAR does better than its counterparts for unemployment rate. The results are robust under alternative priors and when the data includes the early stage of the COVID-19 crisis.

Working paper download here.

Short bio: Bao is a Lecturer of Economics at the Tasmanian School of Business and Economics, University of Tasmania and a research associate of the Centre for Applied Macroeconomic Analysis, Australian National University. Prior to joining Utas, he held academic positions at Australian National University, University of Papua New Guinea, University of Economics Ho Chi Minh City and Harvard Program in Vietnam. His research interests are in the areas of Applied Macroeconomics and Energy Economics.