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【24h】

Forecasting South African inflation using non-linearmodels: a weighted loss-based evaluation

机译：使用非线性模型预测南非的通货膨胀：基于加权损失的评估

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The conduct of inflation targeting is heavily dependent on accurate inflation forecasts. Non-linear models have increasingly featured, along with linear counterparts, in the forecasting literature. In this study, we focus on forecasting South African inflation by means of non-linear models and using a long historical dataset of seasonally adjusted monthly inflation rates spanning from 1921:02 to 2013:01. For an emerging market economy such as South Africa, non-linearities can be a salient feature of such long data, hence the relevance of evaluating non-linear models' forecast performance. In the same vein, given the fact that 1969:10 marks the beginning of a protracted rising trend in South African inflation data, we estimate the models for an in-sample period of 1921:02-1966:09 and evaluate 1, 4, 12, and 24 step-ahead forecasts over an out-of-sample period of 1966:10-2013:01. In addition, using a weighted loss function specification, we evaluate the forecast performance of different non-linear models across various extreme economic environments and forecast horizons. In general, we find that no competing model consistently and significantly beats the LoLiMoT's performance in forecasting South African inflation.
机译：制定通货膨胀目标在很大程度上取决于准确的通货膨胀预测。非线性模型以及线性模型在预测文献中越来越具有特色。在本研究中，我们着重于通过非线性模型并使用1921：02至2013：01季节性调整后的每月通货膨胀率的长历史数据集来预测南非的通货膨胀。对于像南非这样的新兴市场经济体，非线性可能是如此长的数据的显着特征，因此评估非线性模型的预测性能具有重要意义。同样，鉴于1969：10标志着南非通货膨胀数据长期上升趋势的开始，我们估算了样本时间为1921：02-1966：09的模型，并评估了1，4，在1966：10-2013：01的样本外期间，我们会进行12次和24次超前预测。此外，使用加权损失函数规范，我们评估了在各种极端经济环境和预测范围内不同非线性模型的预测性能。总的来说，我们发现没有任何一种竞争模型能够始终如一地并大大超过LoLiMoT在预测南非通货膨胀方面的表现。

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