Boosting und die Prognose der deutschen Industrieproduktion: Was verrät uns der Blick in die Details?

Robert Lehmann and Klaus Wohlrabe

ifo Schnelldienst, 2016, vol. 69, issue 03, 30-33

Abstract: Der Artikel zeigt auf, dass Boosting, eine neuere Methode, große Datensätze für die ökonomische Prognose zu nutzen, einen wesentlichen Beitrag zur Verbesserung der Prognose der Industrieproduktion liefern kann. Konkret geht er der Frage nach, welche Indikatoren vom Boosting-Algorithmus zur Vorhersage der deutschen Industrieproduktion im Zeitraum 1996 bis 2014 ausgewählt werden. Im Ergebnis zeigt sich, dass sowohl harte Indikatoren, wie Auftragseingänge oder Umsätze, als auch Befragungsindikatoren regelmäßig in das Prognosemodell aufgenommen werden.

Keywords: Industrieproduktion; Algorithmus; Prognose; Deutschland (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C52 C53 L10 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2016
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://www.ifo.de/DocDL/sd-2016-03-lehmann-wohlra ... ktion-2016-02-11.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:ces:ifosdt:v:69:y:2016:i:03:p:30-33

Access Statistics for this article

ifo Schnelldienst is currently edited by Marga Jennewein

More articles in ifo Schnelldienst from ifo Institute - Leibniz Institute for Economic Research at the University of Munich Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Klaus Wohlrabe (wohlrabe@ifo.de).