Stochastic Prediction in Dynamic Nonlinear Econometric Systems

• Published in: Annales de l'I.N.S.E.E. 1985-07 (59/60), p.267-278
• Main Authors: Mariano, Roberto S., Brown, Bryan W.
• Format: Article
• Language: English
• Subjects: Analytical forecasting; Determinism; Econometrics; Economic forecasting models; Economic models; Economic systems; Forecasting models; Mathematical moments; Modeling; Stochastic models
• ISSN: 0019-0209
• DOI: 10.2307/20076566

This paper considers the large-sample asymptotic behavior of predictors in dynamic nonlinear econometric models. The analytical results summarized in this paper document potential deficiencies in the common practice of forecasting through deterministic simulations of the nonlinear model. For asymptotic prediction efficiency, alternative forecasting procedures based on stochastic simulations of the model are analyzed. In particular, the paper focuses on stochastic simulations based on calculated residuals to develop more robust forecasting procedures in dynamic nonlinear systems. /// Cet article étudie le comportement asymptotique de prédicteurs dans les modèles économétriques dynamiques non linéaires. Les résulatats analytiques résumés dans cet article font apparaître les défauts potentiels de la pratique usuelle de prévision par des simulations déterministes du modèle non linéaire. Pour atteindre une prévision asymptotiquement efficace, des procédures de prévisions alternatives fondées sur des simulations stochastiques sont analysées. En particulier, l'article s'intéresse aux simulations stochastiques fondées sur des résidus calculés afin de proposer des procédures de prévision plus robustes dans les systèmes dynamiques non linéaires. /// Este artículo estudia el comportamiento asintótico de predictores en los modelos econométricos dinámicos no lineales. Los resultados analíticos reseñados en este artículo ponen de manifiesto los defectos potencailes de la práctica corriente de previsión mediante simulaciones deterministas del modelo no lineal. Para conseguir una previsión asintoticamente eficiente, procedimientos de previsiones alternativas fundadas en simulaciones estocásticas estan analizadas. En especial, el artículo presta atención a las simulaciones estocásticas que estriban en residuos calculados a fin de proponer procedimientos de previsión más sólidos en los sistemas dinámicos no lineales.