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Combining VAR forecast densities using fast Fourier transform

In this paper I propose usage of fast Fourier transform (FFT) as a convenient tool for combining forecast densities of vector autoregressive models in a hybrid Bayesian manner. While vast amount of papers comprises combinations based on normal approximations, Monte Carlo methods were fully utilized here, which made the analysis computationally demanding.

For the sake of minimization of computational time FFT algorithm was used to combine densities of poorly simulated partial models. As a result, minor loss of quality in final combined model was allowed for, in contrast with reduction of necessary simulation time.However, it turns out in the end that FFT based approach exceeds ‘bruteforce’ simulation in all aspects.

Suggested method is demonstrated on ex ante prediction of Czech GDP and on a pair of artificial examples.

http://unicreditanduniversities.eu/uploads/assets/WP_2010/Working_Paper_n9_Rysanek.pdf

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