Μέτρο αιτιότητας κατά Granger με μείωση διάστασης με χρήση μερικής συσχέτισης και εφαρμογή στην πρόβλεψη του δείκτη ΑΕΠ
Creators: name: Σαραντίδου, Βασιλική Λαζάρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: ακαθάριστο Εγχώριο Προϊόν
μοντέλο πρόβλεψης
πολυμεταβλητή χρονοσειρά
μείωση διάστασης
επιλογή μεταβλητών
μερική συσχέτιση
gross Domestic Product
prediction model
multivariate time series
dimension reduction
variable selection
partial correlation

description: Το Ακαθάριστο Εγχώριο Προϊόν (ΑΕΠ) αποτελεί μία από τις πιο καθιερωμένες και γνωστές επίσημες στατιστικές μετρήσεις. Η διερεύνηση των συνιστωσών που επηρεάζουν κυρίως την εξέλιξη του ΑΕΠ, με στόχο την κατάληξη στην πρόβλεψη του ΑΕΠ, τοποθετείται ψηλά στην στατιστική και την μακροοικονομική επιστημονική ατζέντα. Αξιοποιώντας τις τριμηνιαίες μετρήσεις χρονοσειρών του ΑΕΠ και των συνιστωσών του, στόχος είναι η πρόβλεψη του με βάση παρελθοντικά στοιχεία μέχρι το τρέχον τρίμηνο. Για πολλές συνιστώσες και μακρύ ορίζοντα προηγούμενων τιμών, δημιουργείται ένα πρόβλημα παλινδρόμησης υψηλών διαστάσεων και χρειάζεται μείωση διάστασης. Έχουν αναπτυχθεί διάφορες προσεγγίσεις εξαγωγής μεταβλητών και επιλογής μεταβλητών. Στην παρούσα εργασία, προτείνεται ένα νέο μοντέλο πρόβλεψης εφαρμόζοντας έναν αλγόριθμο επιλογής μεταβλητών σταδιακά προς τα εμπρός. Χρησιμοποιείται ως κριτήριο επιλογής η μερική συσχέτιση για την αξιολόγηση της αιτιότητας κατά Granger οποιασδήποτε από τις υποψήφιες συνιστώσες (συμπεριλαμβάνοντας τις παρελθοντικές τιμές του ΑΕΠ) έως συγκεκριμένη υστέρηση στο ΑΕΠ του επόμενου τριμήνου. Το κριτήριο τερματισμού είναι ένας παραμετρικός έλεγχος υπόθεσης που εξασφαλίζει ισορροπία μεταξύ της πολυπλοκότητας του μοντέλου και της προγνωστικής ισχύος. Στη συνέχεια, πραγματοποιείται μελέτη προσομοίωσης για να αξιολογηθεί η αξιοπιστία και η συνέπεια του αλγορίθμου και γίνεται σύγκριση με άλλες προσεγγίσεις. Τα θετικά αποτελέσματα της προσομοιωτικής μελέτης καταδεικνύουν τη δυνατότητα εφαρμογής του αλγορίθμου σε δεδομένα χρονοσειρών του ελληνικού ΑΕΠ και των συνιστωσών του, που καταρτίζει η Ελληνική Στατιστική Αρχή (ΕΛΣΤΑΤ). Εφαρμόζοντας τον αλγόριθμο σε αυτό το σύνολο δεδομένων, προσδιορίζονται οι μεταβλητές που επηρεάζουν περισσότερο τις διακυμάνσεις του ΑΕΠ. Οι επιλεγμένες μεταβλητές χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για να σχηματίσουν ένα μοντέλο πρόβλεψης, συμβάλλοντας σε ακριβείς προβλέψεις. Η μελέτη πραγματοποιείται στο πλαίσιο του προγράμματος EMOS.
description: The Gross Domestic Product (GDP) is one of the most well-established, well-known and relevant official statistical metrics. The exploration of the components that mainly affect the evolution of GDP, aiming at concluding to the prediction of GDP, is placed high at the statistical and macroeconomic scientific agenda. Given quarterly time series measurements of GDP and its components, the objective is to predict GDP given the past data up to the current quarter. For many components and long horizon of past values, this is a high-dimensional regression problem and dimension reduction has to be called in. There are different approaches in the literature for variable selection or variable extraction. Here, a new prediction model is proposed applying a stepwise forward selection algorithm using as selection criterion the partial correlation for evaluating the conditional lag Granger causality of any of the candidate components (including past GDP) to the next quarter GDP. The termination criterion is a properly designed parametric hypothesis test, ensuring a balance between model complexity and predictive power. A simulation study is conducted to assess the reliability and consistency of the algorithm and compare it to other approaches. The applicability of the proposed algorithm is demonstrated using time series data of the Greek GDP an its components, compiled by Hellenic Statistical Authority (ELSTAT). By applying the algorithm to this data-set, the variables that mostly influence GDP fluctuations are identified. The selected variables are then used to form a prediction model, contributing to accurate predictions. This study is carried out in the framework of the EMOS programme.