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Long memory, economic policy uncertainty and forecasting US inflation: a Bayesian VARFIMA approach

机译:长期记忆,经济政策不确定性和美国通货膨胀预测:贝叶斯VARFIMA方法

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摘要

We compare inflation forecasts of a vector autoregressive fractionally integrated moving average (VARFIMA) model against standard forecasting models. U.S. inflation forecasts improve when controlling for persistence and economic policy uncertainty (EPU). Importantly, the VARFIMA model, comprising of inflation and EPU, outperforms commonly used inflation forecast models.
机译:我们将向量自回归分数积分移动平均(VARFIMA)模型的通货膨胀预测与标准预测模型进行比较。在控制持续性和经济政策不确定性(EPU)时,美国通胀预测会有所改善。重要的是,由通货膨胀和EPU组成的VARFIMA模型优于常规的通货膨胀预测模型。

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