Covid-19の発生は、コインテグレーションと時間変動ボラティリティを持つベイズVARモデルの予測性能を破綻させたのか？

我々は、ヘテロスケダスティックVARモデルにおいて長期的な関係を考慮することが、Covid-19パンデミックの前後でその予測性能に影響を与えるかどうかを確認します。また、特定の時点で事後更新を中断することで予測が利点を得られるかどうかを検討します。実証分析は5つの異なる経済をカバーし、確率的ボラティリティとGARCHプロセスを組み合わせたボラティリティ仕様を持つベイズVAR/VECモデルを使用します。コインテグレーションの関係をモデルに組み込むことは、パンデミック前の予測性能を向上させる一方で、経済危機の時には逆効果である可能性があることが浮き彫りになっています。さらに、事後の更新を控えることは予測を改善しますが、それは稀であるに過ぎません。