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能源商品价格预测:大型全球数据集稀疏方法( Forecasting Energy Commodity Prices: A Large Global Dataset Sparse Approach )
D Ferrari F Ravazzolo J Vespignani
本文利用Mohaddes和Raissi(2018)提出的全球VAR数据集,重点预测石油、天然气和煤炭等大宗商品的季度名义全球能源价格。这一数据集包括33个最大经济体的一些潜在的季度宏观经济变量，这些经济体总体占全球GDP的80%以上。为了处理这个大型数据库中的信息，我们应用了基于惩罚最大似然方法的动态因子模型，该方法允许将参数收缩为零并估计稀疏因子负荷。估计的潜在因子在选定的负荷中显示出相当大的稀疏性和跨变量的异质性。当模型扩展到预测能源商品价格时，结果表明相对于基准随机游走模型，对所有能源商品价格的预测提前1个季度，对天然气价格的预测提前4个季度，具有更大的可预测性。我们的模型还提供了比应用于同一数据库的机器学习技术，如弹性网、套索和随机森林更优越的预测。
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