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Treball fi de màster de: Master's Degree in Data Science. Curs 2020-2021 Director: Christian Brownlees Vector autoregression (VAR) models are a popular choice for forecasting of macroeconomic time series data. Due to their simplicity and success at modelling the monetary economic indicators VARs have become a standard tool for central bankers to construct economic forecasts. In light of the recent advancements in computational power and the development of advanced machine learning and deep learning algorithms we propose a simple way to integrate these tools into the VAR framework. This paper aims to contribute to the time series literature by introducing a ground-breaking methodology which we refer to as Deep Vector Autoregression (Deep VAR). By fitting each equation of the VAR system with a deep neural network, the Deep VAR outperforms the VAR in terms of in-sample fit, out-of-sample fit and point forecasting accuracy. In particular, we find that the Deep VAR is able to better capture the structural economic changes during periods of uncertainty and recession. Los modelos de auto-regresión vectorial (VAR) son una opción popular para pronosticar datos de series de tiempo macroeconómicas. Debido a su simplicidad y éxito al modelar los indicadores económicos monetarios, los VAR se han convertido en una herramienta estándar para que los bancos centrales construyan pronósticos económicos. En base a los avances recientes en el poder computacional y el desarrollo de algoritmos avanzados de Machine Learning y Deep Learning, proponemos una forma sencilla de integrar estas herramientas en el marco relativo al VAR. Este paper tiene como objetivo contribuir a la literatura de series de tiempo mediante la introducción de una metodología innovadora a la que nos referimos como Deep VAR. Al ajustar cada ecuación del sistema VAR con una red neuronal profunda, Deep VAR supera al VAR en términos de ajuste dentro de la muestra, ajuste fuera de la muestra y precisión de pronóstico de puntos. En particular, encontramos que el Deep VAR puede capturar mejor los cambios económicos estructurales durante períodos de incertidumbre y recesión. |
