BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Ziembińska Paulina (Uniwersytet Warszawski)
Tytuł
Znaczenie rewizji danych w procesie modelowania
The Importance of Data Revision in the Modeling Process
Źródło
Wiadomości Statystyczne, 2017, nr 2, s. 5-30, rys., tab., bibliogr. s. 29-30
Słowa kluczowe
Modelowanie makroekonomiczne gospodarki, Analiza statystyczna
Macroeconomic modelling of economy, Statistical analysis
Uwagi
Klasyfikacja JEL: C82
streszcz., summ., Badanie finansowane z grantu Preludium 2015/17/N/HS4/00209 Narodowego Centrum Nauki
Firma/Organizacja

Abstrakt
Artykuł ma na celu przedstawienie i wstępną analizę nowego - skonstruowanego na podstawie biuletynów statystycznych GUS - zbioru danych w czasie rzeczywistym (real-time data) dla polskiej gospodarki, obejmującego zmienne makroekonomiczne. Zbiór ten umożliwia odpowiedzi na pytania dotyczące procesu rewizji, który wpływa nie tylko na spójność danych, ale także na statystyczne własności modeli ekonometrycznych i oparte na nich wnioskowanie. W szczególności omówiono i wyodrębniono rewizje metodologiczne, co umożliwia ich analizę statystyczną oraz weryfikację przyczyn nieoczekiwanych rewizji niemetodologicznych. Badanie wskazuje, że dla istotnej grupy zmiennych rewizje są systematyczne. Wynikają one z redukcji błędu pomiaru, nie zaś napływu nowych informacji, co ma znaczące konsekwencje dla modelowania. (abstrakt oryginalny)

This study aims to present the new real-time set of macroeconomic data for the Polish economy constructed on the basis of the monthly Statistical Bulletins published by the Central Statistical Office. This dataset gives answers to many important questions on the revision processes which have an influence on the consistency of data as well as effects on attributes of econometric models and statistical inference. In particular, in this article methodological revisions were discussed and their types were specified. It is a base for the statistical analysis and verification of reasons of unexpected non-methodological revisions. The research indicates that in the significant group of variables revisions are systematic. This is a result of the error measurement reduction, not the accessibility of new information which has significant implications for modeling. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Amir-Ahmadi, P., Matthes, C., Wang, M. (2015). Measurement errors and monetary policy: Then and now. Working Paper.
  2. Aruoba, S.B. (2008). Data revisions are not well behaved. Journal of Money, Credit and Banking, vol. 40, no. 2 i  3.
  3. Branchi, M. (2007). Analysis of revisions to general economic statistics. ECB Occasional Paper, vol. 74.
  4. Castro, F., Pérez, J.J., Rodríguez-Vives, M. (2013). Fiscal data revisions in Europe. Journal of Money, Credit and Banking, vol. 45, no. 6.
  5. Clark, T.E., McCracken, M.W. (2010). Testing for unconditional predictive ability. Federal Reserve Bank of St. Louis Working Paper.
  6. Croushore, D. (2006). Forecasting with Real-Time Macroeconomic Data. W: Handbook of Economic Forecasting, Elsevier.
  7. Croushore, D. (2010). An evaluation of inflation forecasts from surveys using real-time data. The BE Journal of Macroeconomics, vol. 10, no. 1.
  8. Croushore, D. (2011). Frontiers of real-time data analysis. Journal of Economic Literature, vol. 49, no. 1 .
  9. Croushore, D., Stark, T. (2001). A real-time data set for macroeconomists. Journal of econometrics, vol. 105, no. 1.
  10. Croushore, D., Stark, T. (2003). A real-time data set for macroeconomists: Does the data vintage matter? Review of Economics and Statistics, vol. 85, no. 3.
  11. Diebold, F.X., Rudebusch, G.D. (1991). Forecasting output with the composite leading index: A real-time analysis. Journal of the American Statistical Association, vol. 86, no. 415.
  12. Jeznach, M., Cierpiał-Wolan, M. (2014). Szybkie szacunki kwartalnego PKB a jakość i wiarygodność danych. Wiadomości Statystyczne, nr 2.
  13. Lewis, J. (2013). Fiscal policy in central and eastern Europe with real-time data: cyclicality, inertia and the role of EU accession. Applied Economics, vol. 45, no. 23.
  14. Mankiw, G.N., Shapiro, M.D. (1986). News or noise? An analysis of GNP revisions. Technical report. National Bureau of Economic Research.
  15. McKenzie, R. (2006). Undertaking revisions and real-time data analysis using the OECD main economic indicators original release data and revisions database. OECD Working Paper.
  16. Tomczyk, E. (2013). End-of-sample vs. real-time data: Perspectives for analysis of expectations. Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH, nr 93.
  17. Tomczyk, E. (2014). Influence of data vintage on quantification of expectations. Applied Econometrics Papers, vol. 1, no. 1.
  18. Zarnowitz, V. (1985). Rational expectations and macroeconomic forecasts. Journal of Business & Economic Statistics, vol. 3, no. 4.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0043-518X
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu