Exchange rate forecasting with Bayesian Model Averaging

In dieser Arbeit verwende ich Bayesian Model Averaging um out-of-sample Wechselkursprognosen durchzufuhren. Dabei folge ich dem Ansatz von Eklund und Karlsson (2007) und verwende predictive likelihoods zur Bestimmung der a-posteriori Modellwahrscheinlichkeiten. Zur Evaluierung der Prognosgute ziehe ich den random walk, sowie das beste Einzelmodell und das Medianmodell als Vergleichsmasstab heran. Bei den letzteren beiden handelt es sich um das Modell mit der hochsten a-posteriori Modellwahrscheinlichkeit, bzw. das von Baribieri und Berger (2004) propagierte Modell welches alle Variablen mit einer a-posteriori Modellinklusionswahrscheinlichkeit von zumindest 50% enthalt. Das Ziel der Arbeit ist es herauszufinden welche Modellspezifikationen fur welche Prognosehorizonte am besten geeignet sind. Dazu schatze ich zunachst einmal lineare Regressionsmodelle in Niveaus und Differenzen. Weiters untersuche ich den potentiellen Nutzen der Verwendung von Kointegrationsbeziehungen sowie rollierenden Modellgewichten bei der Bildung der gewichteten Durchschnittsprognosen. Schlieslich vergleiche ich Ergebnisse fur Modelle mit ein und zwei Lags pro Variable, sowie Modelle die landerspezifische Variablen verwenden versus solche die nur die Differenz dieser heranziehen. Prognosen werden fur 8 verschiedene Prognosehorizonte und 20 verschiedene Wechselkurse durchgefuhrt. Diese ausgiebige empirische Analyse erlaubt es zuverlassigere Schlussfolgerungen hinsichtlich der Prognosequalitat verschiedener Modelle uber diverse Horizonte zu ziehen. Der idiosynkratische Einfluss einzelner Wechselkursbewegungen auf die Gesamtresultate wird hierbei reduziert. Die Verwendung zwei verschiedener Zeitfenster fur Modellschatzungen und Prognosen erlaubt es zusatzlich die Robustheit der Ergebnisse zu uberprufen. Die Haupterkenntnisse der empirischen Analyse fassen sich wie folgt zusammen. Erstens, Bayesian Model Averaging fuhrt zu besseren Prognoseresultaten als das Modell mit der hochsten a-posteriori Modellwahrscheinlichkeit oder das Medianmodell. Dies gilt im Wesentlichen fur alle Modellspezifikationen, Zeitfenster und Prognosehorizonte. Zweitens, bei langeren Prognosehorizonten (9 und 12 Monate) fuhrt Bayesian Model Averaging zu signifikant besseren Prognoseergebnissen als die random walk benchmark. Fur kurzere Horizonte jedoch schneidet das random walk Modell insgesamt etwas besser ab. Drittens, Modelle in Niveaus fuhren bei langeren, Modelle in Differenzen tendenziell bei kurzeren Prognosehorizonten zu besseren Ergebnissen. Viertens, alternative Modellspezifikationen deuten teilweise auf Verbesserungsmoglichkeiten bezuglich Prognosequalitat hin. Speziell Fehlerkorrekturmodelle schneiden vergleichsweise gut ab. Es bleibt jedoch abzuwarten, ob dies auch fur den Fall gilt, dass die Kointegrationsbeziehung rollierend mit den jeweils verfugbaren Daten geschatzt wird. Rollierende Modellgewichtungen fuhren hingegen nur in der Differenzen-Spezifikation zu etwas besseren Resultaten, und dies auch nur fur langere Horizonte. Da es aber gerade die langeren Prognosehorizonte sind bei denen ohnehin Modelle in Niveaus bessere Ergebnisse liefern, scheint der Ansatz nicht sonderlich vielversprechend zu sein. Schlieslich lassen die Ergebnisse keinen Vorteil aus der Verwendung landerspezifischerVariablen gegenuber deren Differenzen erkennen. Gleichzeitig fuhrt die Verdoppelung der Variablenanzahl naturgemas zu einer mitunter deutlichen Erhohung der Rechenzeit. Unter diesen Gesichtspunkten ist daher die herkommliche Variante mit Differenzen landerspezifischer Variablen klar zu bevorzugen. Auch die Verwendung zweier anstatt einem Lag fuhrt zu keiner Verbesserung der Resultate – im Gegenteil. Es ist daher wiederum das sparsamere Modell vorzuziehen.