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Macroeconomic Forecast Evaluation Under Asymmetric Loss

Hoss, Julian (2016)
Macroeconomic Forecast Evaluation Under Asymmetric Loss.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung

Kurzbeschreibung (Abstract)

This dissertation consists of three studies that address the analysis of macroeconomic forecasts under an asymmetric loss function. It begins by contextualizing the specific challenge to macroeconomic forecasters before establishing the methodical foundation for the subsequent chapters and providing an extensive literature review. The second chapter introduces the concept of a loss function and argues in favor of relaxing the standard assumption of symmetric loss, as, for example, it is usually difficult to assume that the costs related to a positive and a negative forecast error of the same magnitude are identical. Central to the studies presented in this thesis is the Elliott, Komunjer und Timmermann (2005, 2008) approach (EKT), which allows for an estimation of the degree of asymmetry in a forecaster's loss function that minimizes the loss function for a given series of forecast errors. The test is based on a GMM estimation. An overidentification test offers the possibility of simultaneously testing the forecasts' efficiency with respect to a set of instrumental variables.

The first study analyzes employment forecasts of the German Council of Economic Experts and the Joint Forecasts of the leading economic research institutes. Herein, the joint focus lies on analyzing the institutions' loss functions with respect to their potentially asymmetric preferences and the forecasts' information efficiency. A broad spectrum of instrumental variables is considered and tests are conducted on each individual instrument and on the aggregate of the instruments. We determine whether or not the instruments contain unused information. Regardless of the instruments, both institutions appear to prefer underestimating employment growth.

Using a Monte-Carlo analysis, the second study aims to reveal more about the finite sample properties of the EKT approach. The main focus here is on the accuracy and precision of the asymmetry parameter estimates and the size and power properties of the overidentification test. The results show that the degree of asymmetry is estimated quite well, with increasing precision for larger sample sizes. This still holds when the forecasting model is misspecified. For correctly specified forecasts, the size of the overidentification test is close to the nominal size of 5 percent. The test shows very good power against misspecified forecasts.

The third study concerns itself with how the degree of asymmetry changes when higher moments of the forecast error are included in the loss function. Taylor series approximations of Linex-based loss functions containing a linear and an exponential part are used to include the higher moments. The study analyzes the growth, inflation and unemployment rate forecasts for the euro area provided by the European Central Bank's Survey of Professional Forecasters. Results show indications that the forecasters prefer overestimating growth and underestimating inflation and the unemployment rate. Including the second moment leads to a reduction of asymmetry in the loss function for all three variables. However, including third and fourth moments hardly changes the loss function’s form. This result can be interpreted in such a way that accounting for the forecasters' risk aversion suffices.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2016
Autor(en): Hoss, Julian
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Macroeconomic Forecast Evaluation Under Asymmetric Loss
Sprache: Englisch
Referenten: Krüger, Prof. Dr. Jens ; Neugart, Prof. Dr. Michael
Publikationsjahr: 2016
Ort: Darmstadt
Datum der mündlichen Prüfung: 23 März 2016
URL / URN: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/5411
Kurzbeschreibung (Abstract):

This dissertation consists of three studies that address the analysis of macroeconomic forecasts under an asymmetric loss function. It begins by contextualizing the specific challenge to macroeconomic forecasters before establishing the methodical foundation for the subsequent chapters and providing an extensive literature review. The second chapter introduces the concept of a loss function and argues in favor of relaxing the standard assumption of symmetric loss, as, for example, it is usually difficult to assume that the costs related to a positive and a negative forecast error of the same magnitude are identical. Central to the studies presented in this thesis is the Elliott, Komunjer und Timmermann (2005, 2008) approach (EKT), which allows for an estimation of the degree of asymmetry in a forecaster's loss function that minimizes the loss function for a given series of forecast errors. The test is based on a GMM estimation. An overidentification test offers the possibility of simultaneously testing the forecasts' efficiency with respect to a set of instrumental variables.

The first study analyzes employment forecasts of the German Council of Economic Experts and the Joint Forecasts of the leading economic research institutes. Herein, the joint focus lies on analyzing the institutions' loss functions with respect to their potentially asymmetric preferences and the forecasts' information efficiency. A broad spectrum of instrumental variables is considered and tests are conducted on each individual instrument and on the aggregate of the instruments. We determine whether or not the instruments contain unused information. Regardless of the instruments, both institutions appear to prefer underestimating employment growth.

Using a Monte-Carlo analysis, the second study aims to reveal more about the finite sample properties of the EKT approach. The main focus here is on the accuracy and precision of the asymmetry parameter estimates and the size and power properties of the overidentification test. The results show that the degree of asymmetry is estimated quite well, with increasing precision for larger sample sizes. This still holds when the forecasting model is misspecified. For correctly specified forecasts, the size of the overidentification test is close to the nominal size of 5 percent. The test shows very good power against misspecified forecasts.

The third study concerns itself with how the degree of asymmetry changes when higher moments of the forecast error are included in the loss function. Taylor series approximations of Linex-based loss functions containing a linear and an exponential part are used to include the higher moments. The study analyzes the growth, inflation and unemployment rate forecasts for the euro area provided by the European Central Bank's Survey of Professional Forecasters. Results show indications that the forecasters prefer overestimating growth and underestimating inflation and the unemployment rate. Including the second moment leads to a reduction of asymmetry in the loss function for all three variables. However, including third and fourth moments hardly changes the loss function’s form. This result can be interpreted in such a way that accounting for the forecasters' risk aversion suffices.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Die vorliegende Dissertation umfasst drei Studien, die sich mit der Analyse von makroökonomischen Prognosen bei asymmetrischer Verlustfunktion befassen. Die besondere Problemstellung bei Prognosen von makroökonomischen Variablen wird zu Beginn der Arbeit motiviert, bevor die methodischen Grundlagen für die weiteren Kapitel eingeführt und ein umfassender Literaturüberblick gegeben werden. Hierbei wird das Konzept einer Verlustfunktion erläutert und argumentiert, warum die Annahme von symmetrischem Verlust häufig wenig plausibel erscheint. Beispielsweise sind die aus einer Fehlprognose resultierenden Kosten für einen positiven und negativen Prognosefehler gleichen Betrags möglicherweise nicht identisch. Aus dieser Erkenntnis ergibt sich die Notwendigkeit bei der Analyse von Prognosefehlern eine asymmetrische Verlustfunktion zuzulassen. Ausgangspunkt für die in der Arbeit vorgestellten Studien bildet der Ansatz von Elliott, Komunjer und Timmermann (2005, 2008), im Weiteren EKT, der es erlaubt den Grad der Asymmetrie in der Verlustfunktion eines Prognostikers zu schätzen, welcher bei gegebener Zeitreihe der Prognosefehler des Prognostikers die Verlustfunktion minimiert. Der Test basiert auf einer GMM-Schätzung. Ein Überidentifikationstest erlaubt es simultan die Effizienz der Prognose bezüglich der verwendeten Instrumentvariablen zu testen.

Für die erste der drei Studien werden die Beschäftigungsprognosen des Sachverständigenrats zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung sowie der Gemeinschaftsdiagnose der führenden deutschen Wirtschaftsforschungsinstitute für Deutschland untersucht. Ein besonderer Schwerpunkt der Studie liegt hierbei neben der Analyse der Verlustfunktion dieser Institutionen und ihrer potentiell asymmetrischen Präferenzen auf der Informationseffizienz ihrer Prognosen. Hierfür wird ein breites Spektrum von Instrumentvariablen verwendet, die zunächst einzeln und später aggregiert auf möglicherweise von den Prognostikern nicht genutzte Informationen getestet werden. Unabhängig von den zugrundeliegenden Instrumenten scheinen beide Institutionen eine Unterschätzung des Beschäftigungswachstums gegenüber einer Überschätzung zu präferieren.

In der zweiten Studie wird eine Monte-Carlo Analyse des EKT-Ansatzes durchgeführt. Ziel hierbei ist es die statistischen Eigenschaften des Verfahrens in endlichen Stichproben zu untersuchen. Neben der Genauigkeit der Schätzung des Asymmetrieparameters werden hierbei insbesondere die size- und die power-Eigenschaften des Überidentifikationstests betrachtet. Wie die Ergebnisse zeigen, wird der Grad der Asymmetrie vom Test korrekt erfasst, wobei bei steigender Stichprobengröße die Variation der Parameter abnimmt. Dies gilt auch wenn eine Fehlspezifikation im Prognosemodell simuliert wird. Für korrekt spezifizierte Prognosen liegt die size des Überidentifikationstests nahe dem nominalen Niveau von 5 Prozent. Der Test weist eine hohe power gegenüber einer Fehlspezifikation des Prognosemodells auf.

Die dritte Studie untersucht, wie sich der Grad der Asymmetrie in der Verlustfunktion ändert wenn höhere Momente des Prognosefehlers mit in die Verlustfunktion eingehen. Hierfür wird eine Taylorapproximation von Verlustfunktionen verwendet, die auf der Linex-Funktion basieren (diese setzt sich aus einem linearen und einem exponentiellen Term zusammen). Untersucht werden Wachstums-, Inflations- und Arbeitslosenquotenprognosen für den Euro Raum aus dem Survey of Professional Forecasters der Europäischen Zentralbank. Zentrale Ergebnisse der Analyse sind Hinweise auf die Präferenz der Prognostiker, das Wirtschaftswachstum zu überschätzen, sowie die Inflation und Arbeitslosenquote zu unterschätzen. Der Einbezug des zweiten Moments, der Varianz, führt bei allen drei Variablen zu einer Reduktion der Asymmetrie in der Verlustfunktion, während der Einbezug weiterer Momente die Form der Verlustfunktion kaum ändert. Dies kann dahingehend interpretiert werden, dass es genügt, die Risikoaversion der Prognostiker zu berücksichtigen.

Deutsch
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-54114
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Volkswirtschaftliche Fachgebiete
01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Volkswirtschaftliche Fachgebiete > Fachgebiet Empirische Wirtschaftsforschung
01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften
Hinterlegungsdatum: 24 Apr 2016 19:55
Letzte Änderung: 24 Apr 2016 19:55
PPN:
Referenten: Krüger, Prof. Dr. Jens ; Neugart, Prof. Dr. Michael
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 23 März 2016
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