SavedAdd your journal

Journals / Yaşar Üniversitesi E-Dergisi / 2021 / Cilt: 16 - Sayı: 61

G7 Countries Unemployment Rate Predictions Using Seasonal Arima-Garch Coupled Models

G7 Ülkeleri İşsizlik Oranı Tahminleri: SARIMA-GARCH Model Karşılaştırması

Erhan MUĞALOĞLU
Edanur KILIÇ
Pages
228–247
Publication Date
2021-01-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

SARIMA-GARCH modellerinin yanı sıra daha iyi örneklem dışı tahmin doğruluğu sağlar.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:İşsizlik verilerinin yakın zamanda mevsimsellikten arındırılmış olarak yayınlanmış olmasına rağmen, mevsimsellik hareketli ortalama (MA) veya oto-regresif (AR) terimlerde hala var olabilir.
📊
Key Findings & Data:Bu nedenle, işsizlik oranlarını tahmin etmeyi amaçlayan modeller, daha iyi ortalama denklem tahminleri elde etmek için mevsimsellik özelliklerini dikkate almalıdır.
💡
Conclusion & Impact:SARIMA-GARCH modellerinin yanı sıra daha iyi örneklem dışı tahmin doğruluğu sağlar.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2019 Verileri
⚙️Variables:mevsimsellik · SARIMA · GARCH

Abstract

İşsizlik verilerinin yakın zamanda mevsimsellikten arındırılmış olarak yayınlanmış olmasına rağmen, mevsimsellik hareketli ortalama (MA) veya oto-regresif (AR) terimlerde hala var olabilir. Bu, oto-korelasyon fonksiyonu (ACF) ve kısmi ACF (PACF) diyagramlarında düzenli bir model arayarak tespit edilebilir. Bu nedenle, işsizlik oranlarını tahmin etmeyi amaçlayan modeller, daha iyi ortalama denklem tahminleri elde etmek için mevsimsellik özelliklerini dikkate almalıdır. Tek değişkenli modeller çoğunlukla entegre ARMA (ARIMA) veya genelleştirilmiş oto-regresif heteroskedastik (GARCH) modelleri veya bunların herhangi bir kombinasyonunu kullanır. Ortalama denklemler daha iyi yapılandırıldıktan sonra, GARCH varyans denklemi tahminlerinin tahminlerde daha doğru sonuçlar vermesi beklenir. Bu çalışmada ilk olarak, 1995-2019 dönemi için G-7 ülkelerindeki mevsimsellikten arındırılmış işsizlik oranı verilerinin ACF'leri ve PACF'leri incelenmektedir. Daha sonra, GARCH'ın mevsimsel ARIMA (SARIMA) bağlı oynaklık modellerinin ortalama, mutlak değer GARCH, GJR-GARCH, üstel GARCH ve asimetrik GARCH modellerinin 4 çeyrek ve 8 çeyrek ileriye dönük tahmin performansını karşılaştırır. Bu modellerin performansı da SARIMA ve MA filtreli volatilite modelleriyle karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, mevsimselliğin mevsimsellikten arındırılmış işsizlik verilerinde bile yeniden incelenmesi gerektiğini göstermektedir, çünkü SARIMA modelleri örneklem dışı tahmin hataları açısından ARIMA modellerinden daha iyi performans göstermektedir. SARIMA-GARCH modellerinin yanı sıra daha iyi örneklem dışı tahmin doğruluğu sağlar.

Özet

İşsizlik verilerinin yakın zamanda mevsimsellikten arındırılmış olarak yayınlanmış olmasına rağmen, mevsimsellik hareketli ortalama (MA) veya oto-regresif (AR) terimlerde hala var olabilir. Bu, oto-korelasyon fonksiyonu (ACF) ve kısmi ACF (PACF) diyagramlarında düzenli bir model arayarak tespit edilebilir. Bu nedenle, işsizlik oranlarını tahmin etmeyi amaçlayan modeller, daha iyi ortalama denklem tahminleri elde etmek için mevsimsellik özelliklerini dikkate almalıdır. Tek değişkenli modeller çoğunlukla entegre ARMA (ARIMA) veya genelleştirilmiş oto-regresif heteroskedastik (GARCH) modelleri veya bunların herhangi bir kombinasyonunu kullanır. Ortalama denklemler daha iyi yapılandırıldıktan sonra, GARCH varyans denklemi tahminlerinin tahminlerde daha doğru sonuçlar vermesi beklenir. Bu çalışmada ilk olarak, 1995-2019 dönemi için G-7 ülkelerindeki mevsimsellikten arındırılmış işsizlik oranı verilerinin ACF'leri ve PACF'leri incelenmektedir. Daha sonra, GARCH'ın mevsimsel ARIMA (SARIMA) bağlı oynaklık modellerinin ortalama, mutlak değer GARCH, GJR-GARCH, üstel GARCH ve asimetrik GARCH modellerinin 4 çeyrek ve 8 çeyrek ileriye dönük tahmin performansını karşılaştırır. Bu modellerin performansı da SARIMA ve MA filtreli volatilite modelleriyle karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, mevsimselliğin mevsimsellikten arındırılmış işsizlik verilerinde bile yeniden incelenmesi gerektiğini göstermektedir, çünkü SARIMA modelleri örneklem dışı tahmin hataları açısından ARIMA modellerinden daha iyi performans göstermektedir. SARIMA-GARCH modellerinin yanı sıra daha iyi örneklem dışı tahmin doğruluğu sağlar.

🔖

Cite This Article

MUĞALOĞLU, E., KILIÇ, E. (2021). G7 Countries Unemployment Rate Predictions Using Seasonal Arima-Garch Coupled Models. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, Cilt: 16 - Sayı: 61, 228–247. https://ajindex.com/articles/194262

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Askitas, N., & Zimmermann, K. F. (2009). Google econometrics and unemployment forecasting. Barnichon, R., Nekarda, C. J., HATZIUS, J., STEHN, S. J., & PETRONGOLO, B. (2012). The Ins and Outs of Forecasting Unemployment: Using Labor Force Flows to Forecast the Labor Market [with Comments and Discussion]. Brookings Papers on Economic Activity, 83-131.
  2. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of econometrics, 31(3), 307-327.
  3. Box, G. E., & Pierce, D. A. (1970). Distribution of residual autocorrelations in autoregressive-integrated moving average time series models. Journal of the American statistical Association, 65(332), 1509-1526.
  4. Caiado, J. (2009). Performance of combined double seasonal univariate time series models for forecasting water demand. Journal of Hydrologic Engineering, 15(3), 215-222.
  5. Chang, T., & Lee, C. H. (2011). Hysteresis in unemployment for G-7 countries: Threshold unit root test. Romanian Journal of Economic Forecasting, 4, 5-14.
  6. Crawford, G. W., & Fratantoni, M. C. (2003). Assessing the forecasting performance of regime‐switching, ARIMA and GARCH models of house prices. Real Estate Economics, 31(2), 223-243. D’Amuri, F. (2009). Predicting unemployment in short samples with internet job search query data. D’Amuri, F., & Marcucci, J. (2010). 'Google it!'Forecasting the US unemployment rate with a Google job search index. Datta, G. S., Lahiri, P., Maiti, T., & Lu, K. L. (1999). Hierarchical Bayes estimation of unemployment rates for the states of the US. Journal of the American Statistical Association, 94(448), 1074-1082.
  7. Ding, Z., Granger, C. W., & Engle, R. F. (1993). A long memory property of stock market returns and a new model. Journal of empirical finance, 1(1), 83-106.
  8. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 987-1007.
  9. Floros, C. (2005). Forecasting the UK unemployment rate: model comparisons. International Journal of Applied Econometrics and Quantitative Studies, 2(4), 57-72.
  10. Fondeur, Y., & Karamé, F. (2013). Can Google data help predict French youth unemployment?. Economic Modelling, 30, 117-125.
  11. Funke, M. (1992). Time‐series forecasting of the German unemployment rate. Journal of Forecasting, 11(2), 111-125.
  12. Gustavsson, M., & Österholm, P. (2010). The presence of unemployment hysteresis in the OECD: what can we learn from out-of-sample forecasts?. E