Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4309779750> ?p ?o ?g. }
- W4309779750 endingPage "101834" @default.
- W4309779750 startingPage "101834" @default.
- W4309779750 abstract "This paper studies inflation forecasting based on the Bayesian learning algorithm which simultaneously learns about parameters and state variables. The Bayesian learning method updates posterior beliefs with accumulating information from inflation and disagreement about expected inflation from the Survey of Professional Forecasters (SPF). The empirical results show that Bayesian learning helps refine inflation forecasts at all horizons over time. Incorporating a Student’s t innovation improves the accuracy of long-term inflation forecasts. Including disagreement has an effect on refining short-term inflation density forecasts. Furthermore, there is strong evidence supporting a positive correlation between disagreement and trend inflation uncertainty. Our findings are helpful for policymakers when they forecast the future and make forward-looking decisions." @default.
- W4309779750 created "2022-11-29" @default.
- W4309779750 creator A5017886286 @default.
- W4309779750 creator A5064404279 @default.
- W4309779750 creator A5078183832 @default.
- W4309779750 date "2022-11-01" @default.
- W4309779750 modified "2023-09-23" @default.
- W4309779750 title "Learning, disagreement and inflation forecasting" @default.
- W4309779750 cites W1501586228 @default.
- W4309779750 cites W1530422940 @default.
- W4309779750 cites W1540650127 @default.
- W4309779750 cites W2016851953 @default.
- W4309779750 cites W2021993522 @default.
- W4309779750 cites W2026591027 @default.
- W4309779750 cites W2031294093 @default.
- W4309779750 cites W2037131481 @default.
- W4309779750 cites W2070956094 @default.
- W4309779750 cites W2090138378 @default.
- W4309779750 cites W2096201680 @default.
- W4309779750 cites W2112510051 @default.
- W4309779750 cites W2119327830 @default.
- W4309779750 cites W2127297724 @default.
- W4309779750 cites W2133019268 @default.
- W4309779750 cites W2136617164 @default.
- W4309779750 cites W2143724982 @default.
- W4309779750 cites W2144246192 @default.
- W4309779750 cites W2147852396 @default.
- W4309779750 cites W2161496057 @default.
- W4309779750 cites W2166598069 @default.
- W4309779750 cites W2170986688 @default.
- W4309779750 cites W2176197029 @default.
- W4309779750 cites W2186002278 @default.
- W4309779750 cites W2240101087 @default.
- W4309779750 cites W2412580570 @default.
- W4309779750 cites W2412692461 @default.
- W4309779750 cites W2552844899 @default.
- W4309779750 cites W2558546715 @default.
- W4309779750 cites W2803401372 @default.
- W4309779750 cites W3022475622 @default.
- W4309779750 cites W3045603089 @default.
- W4309779750 cites W3121154744 @default.
- W4309779750 cites W3121243293 @default.
- W4309779750 cites W3121588848 @default.
- W4309779750 cites W3121595883 @default.
- W4309779750 cites W3121793849 @default.
- W4309779750 cites W3121985839 @default.
- W4309779750 cites W3122145164 @default.
- W4309779750 cites W3122390101 @default.
- W4309779750 cites W3122853957 @default.
- W4309779750 cites W3122999410 @default.
- W4309779750 cites W3123157391 @default.
- W4309779750 cites W3123479862 @default.
- W4309779750 cites W3124523618 @default.
- W4309779750 cites W3125151259 @default.
- W4309779750 cites W3125231213 @default.
- W4309779750 cites W3193396441 @default.
- W4309779750 cites W4230841866 @default.
- W4309779750 doi "https://doi.org/10.1016/j.najef.2022.101834" @default.
- W4309779750 hasPublicationYear "2022" @default.
- W4309779750 type Work @default.
- W4309779750 citedByCount "0" @default.
- W4309779750 crossrefType "journal-article" @default.
- W4309779750 hasAuthorship W4309779750A5017886286 @default.
- W4309779750 hasAuthorship W4309779750A5064404279 @default.
- W4309779750 hasAuthorship W4309779750A5078183832 @default.
- W4309779750 hasConcept C107673813 @default.
- W4309779750 hasConcept C111472728 @default.
- W4309779750 hasConcept C121332964 @default.
- W4309779750 hasConcept C126285488 @default.
- W4309779750 hasConcept C137703641 @default.
- W4309779750 hasConcept C138885662 @default.
- W4309779750 hasConcept C139719470 @default.
- W4309779750 hasConcept C149782125 @default.
- W4309779750 hasConcept C154945302 @default.
- W4309779750 hasConcept C160234255 @default.
- W4309779750 hasConcept C162324750 @default.
- W4309779750 hasConcept C166052673 @default.
- W4309779750 hasConcept C200941418 @default.
- W4309779750 hasConcept C2776892200 @default.
- W4309779750 hasConcept C33332235 @default.
- W4309779750 hasConcept C41008148 @default.
- W4309779750 hasConcept C61797465 @default.
- W4309779750 hasConcept C62520636 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C107673813 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C111472728 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C121332964 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C126285488 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C137703641 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C138885662 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C139719470 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C149782125 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C154945302 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C160234255 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C162324750 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C166052673 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C200941418 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C2776892200 @default.
- W4309779750 hasConceptScore W4309779750C33332235 @default.