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Are professional forecasters Bayesian?

机译：是专业预报员贝叶斯吗？

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摘要

I investigate how professional forecasters update their uncertainty forecasts of output and inflation in response to macroeconomic news. I obtain a measure of individual uncertainty from the density forecasts of the Survey of Professional Forecasters for the United States (US-SPF) and the Euro area (ECB-SPF) and use it to test the prediction of Bayesian learning that uncertainty should decline as the forecast date nears the target date. Empirically, I find that the prediction is occasionally violated, in particular when forecasters experience unexpected news in the most recent data release, and following quarters in which they produce narrow density forecasts. The evidence indicates also significant heterogeneity in the updating behavior of forecasters in response to changes in these variables. In addition, I propose a method to solve the problem of the truncation of the density forecasts that occurs when a significant amount of probability is assigned to the open intervals. (C) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：我调查了专业预测人员​​如何根据宏观经济新闻更新他们的不确定性和通货膨胀的不确定性预测。我从美国（US-SPF）和欧元区（ECB-SPF）的专业预报调查的密度预测中获得了个性不确定性的衡量标准，并使用它来测试对贝叶斯学会的预测，即不确定性应该衰落预测日期接近目标日期。凭经验，我发现偶尔违反预测，特别是当预测者在最近的数据发布中经历意外新闻时，以及它们产生窄密度预测的季度。证据表明，在响应这些变量的变化时，预报员的更新行为也表明了显着的异质性。另外，我提出了一种解决方法来解决当将大量概率分配给开放间隔时发生的密度预测的问题的方法。 （c）2020 Elsevier B.v.保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Journal of Economic Dynamics and Control》 |2021年第2期|104045.1-104045.22|共22页
  • 作者

    Manzan Sebastiano;

  • 作者单位

    CUNY Bert W Wasserman Dept Econ & Finance Baruch Coll Zicklin Sch Business 55 Lexington Ave New York NY 10010 USA;

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