Rising to the challenge: Bayesian estimation and forecasting techniques for macroeconomic Agent Based Models

Domenico Delli Gatti*, J. Grazzini

*Autore corrispondente per questo lavoro

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Abstract

We propose two novel methods to “bring Agent Based Models (ABMs) to the data”. First, we describe a Bayesian procedure to estimate the numerical values of ABM parameters that takes into account the time structure of simulated and observed time series. Second, we propose a method to forecast aggregate time series using data obtained from the simulation of an ABM. We apply our methodological contributions to a specific medium-scale macro ABM.
Lingua originaleInglese
pagine (da-a)875-902
Numero di pagine28
RivistaJournal of Economic Behavior and Organization
Volume178
Numero di pubblicazione10
DOI
Stato di pubblicazionePubblicato - 2020

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • Economia ed Econometria
  • Comportamento Organizzativo e Gestione delle Risorse Umane

Keywords

  • Agent Based Models
  • Estimation
  • Forecasting

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