Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions
Athanasopoulos, George; Guillen, Osmani Teixeira Carvalho; Issler, João Victor
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Resumo
We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We consider model selection criteria which have data-dependent penalties for a lack of parsimony, as well as the traditional ones. We suggest a new procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties. In order to compute the fit of each model, we propose an iterative procedure to compute the maximum likelihood estimates of parameters of a VAR model with short-run and long-run restrictions. Our Monte Carlo simulations measure the improvements in forecasting accuracy that can arise from the joint determination of lag-length and rank, relative to the commonly used procedure of selecting the lag-length only and then testing for cointegration.
Ficha do documento
- Tipo
- Estudo
- Ano
- 2009
- Instituição
- Fundação Getulio Vargas. Escola de Pós-graduação em Economia
- Fonte
- Repositório da FGV
- Idioma
- Inglês
- Acesso
- Não informado
- Identificador
- oai:repositorio.fgv.br:10438/2192
- Temas
- Economia
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