Macro Uncertainty Estimates Turning

Macro Uncertainty Estimates

Turning to the estimates of macro uncertainty, we estimate common macro uncertainty factors for three uncertainty horizons: h = 1; 3; and 12 months. A as discussed above, our common marco uncertainly factors F_t^u(h) are estimated as F ̂_t^u (h)= ∑_(k=2)^( t)▒f ̂_k^u (h), where f^u(h) is an r_ux1 vector comprised of the r_u [ricipal components of ∆ 〖log〗_jt^y (h). Althoungh N and T are large in our analysis, the problem of determining rU is non-standard because the individual uncertainty measures are themselves estimated. Existing criteria for determining the number of factors do not take the first step estimation error into account and will likely overestimate the number of factors. However, there is strong evidence of a factor structure as the largest eigenvalue of forecast error variance is distinctly large. In particular, the first principal component of u_it^y (h) explains 11% of the variance of the forecast errors for h = 1,

Kết quả (Việt) 1:

Vĩ mô không chắc chắn ước tính Chúng tôi chuyển sang các ước tính của sự không chắc chắn vĩ mô, ước tính phổ biến vĩ mô yếu tố không chắc chắn cho ba không chắc chắn tầm nhìn: h = 1; 3; và 12 tháng. A như được thảo luận ở trên, chúng tôi thường gặp marco uncertainly yếu tố F_t^u(h) được ước tính là F ̂_t ^ u (h) = ∑_(k=2) ^ (t) ▒f ̂_k ^ u (h), nơi f^u(h) là một vector r_ux1 bao gồm r_u [ricipal thành phần của ∆ 〖log〗_jt ^ y (h). Althoungh N và T là lớn trong phân tích của chúng tôi, vấn đề xác định rU là không chuẩn bởi vì các biện pháp cá nhân không chắc chắn là mình ước tính. Hiện có tiêu chí để xác định số lượng các yếu tố không đưa dự toán lỗi đầu tiên của bước vào tài khoản và có khả năng sẽ đánh giá cao một số yếu tố. Tuy nhiên, có là các bằng chứng mạnh mẽ của một yếu tố cấu trúc như eigenvalue lớn nhất của phương sai dự báo lỗi là rõ rệt lớn. Đặc biệt, các thành phần chính đầu tiên của u_it ^ y (h) giải thích 11% của phương sai của các lỗi dự báo cho h = 1,

Kết quả (Việt) 2:

Ước tính không chắc chắn Macro Trở lại với ước tính của sự không chắc chắn vĩ mô, chúng tôi ước tính các yếu tố không chắc chắn vĩ mô chung cho ba chân trời sự không chắc chắn: h = 1; 3; và 12 tháng. A như đã thảo luận ở trên, marco lúng chung của chúng ta yếu tố F_t ^ u (h) được ước tính như F _T ^ u (h) = Σ_ (k = 2) ^ (t) ▒f _k ^ u (h), trong đó f ^ u (h) là một vector r_ux1 gồm các r_u [thành phần ricipal của Δ 〖〗 đăng nhập _jt ^ y (h). Althoungh N và T đang lớn trong phân tích của chúng tôi, vấn đề xác định ru là không chuẩn vì các biện pháp chắc chắn cá nhân được tự ước tính. Hiện có tiêu chí để xác định số lượng các yếu tố không có những lỗi dự toán bước đầu tiên vào tài khoản và có khả năng sẽ đánh giá quá cao số yếu tố. Tuy nhiên, có bằng chứng mạnh mẽ của một cấu trúc yếu tố như eigenvalue lớn nhất của phương sai sai số dự báo là rõ ràng lớn. Đặc biệt, các thành phần cơ bản đầu tiên của u_it ^ y (h) giải thích 11% của phương sai của sai số dự báo cho h = 1,