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Weitere Publikationen: Serguei Kaniovski (48 Treffer)

We propose a modelling approach based on a set of small-scale factor models linked together in a cluster with linkages derived from Granger causality tests. GDP forecasts are produced using a disaggregated approach across production, expenditure and income accounts. The method combines the advantages of large structural macroeconomic models and small factor models, making our cluster of dynamic factor models (CDFM) useful for large-scale model-consistent forecasting. The CDFM has a simple structure, and its forecasts outperform those of a variety of competing models and professional forecasters. In addition, the CDFM allows forecasters to use their own judgment to produce conditional forecasts.
Computational Management Science, 2021, 18(4), S.563-589
Serguei Kaniovski, Martina Lizarazo López, Thieß Petersen, Thomas Url
Makroökonomische Folgen der demografischen Alterung. Simulationen für Deutschland, Japan und die USA bis 2050 (Macroeconomic Consequences of Demographic Ageing: Simulations Until 2050)
Der demographische Wandel ist in den meisten Industrienationen mit einer Alterung und Schrumpfung der Erwerbsbevölkerung verbunden. Daraus ergeben sich erhebliche Konsequenzen für zentrale makroökonomische Größen wie das Bruttoinlandsprodukt, die Arbeitsproduktivität, die Ersparnisse und Investitionen sowie den Leistungsbilanzsaldo. Angesichts des in den nächsten Jahrzehnten zu erwartenden demographischen Wandels müssen vor allem die stark alternden Länder Deutschland und Japan mit einer spürbaren Dämpfung des Wirtschaftswachstums rechnen. Allerdings kann z. B. der technologische Fortschritt in Form von Automatisierung und Digitalisierung diesen Entwicklungen entgegenwirken.
Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics, 2019, 304(1), S.74-109
in: Roger D. Congleton, Bernard Grofman, Stefan Voigt, Oxford Handbook of Public Choice
Buchbeiträge, Oxford University Press, 2019, S.310-332
Communications in Statistics – Theory and Methods, 2019, 48(1), S.75-87
Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics, 2019, 304(1), S.74-109
Computational Management Science, 2019, 16(4), S.621-649
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