Optimal density forecast combinations

¿Cómo se combinan las densidades predictivas para mejorar las predicciones? En el presente trabajo se propone una serie de estimadores consistentes ponderados, los cuales proporcionan combinaciones de densidad de predicción que aproximan el valor real de la densidad predictiva, condicionado al conjunto de información que posea el investigador. Las simulaciones de Monte Carlo confirman que los métodos propuestos funcionan bien con el tamaño de las muestras usadas normalmente en estudios empíricos. En un ejemplo empírico de predicción del Índice de Producción Industrial mensual de Estados Unidos, se demuestra que el estimador proporciona densidades de predicción superiores a los estándares comunes, tales como el esquema de combinación de pesos estándar. Concretamente, se demuestra que los visados de viviendas tienen alto poder predictivo antes y después de la Gran Recesión. Asimismo, los rendimientos de acciones y los spreads de bonos corporativos han demostrado ser indicadores predictivos útiles durante la última crisis, sugiriendo que las variables financieras ayudan con la densidad predictiva en una economía con alto apalancamiento ; How should researchers combine predictive densities to improve their forecasts? I propose consistent estimators of weights which deliver density forecast combinations approximating the true predictive density, conditional on the researcher’s information set. Monte Carlo simulations confirm that the proposed methods work well for sample sizes of practical interest. In an empirical example of forecasting monthly US industrial production, I demonstrate that the estimator delivers density forecasts which are superior to well-known benchmarks, such as the equal weights scheme. Specifically, I show that housing permits had valuable predictive power before and after the Great Recession. Furthermore, stock returns and corporate bond spreads proved to be useful predictors during the recent crisis, suggesting that financial variables help with density forecasting in a highly leveraged economy