Forecasting Capability of the GDP Components: Granger Causality Approach
Prognostická síla HDP komponentů na základě Grangerovy kauzality
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/83264Identifiers
Study Information System: 165429
Collections
- Kvalifikační práce [18347]
Author
Advisor
Referee
Vozková, Karolína
Faculty / Institute
Faculty of Social Sciences
Discipline
Economics and Finance
Department
Institute of Economic Studies
Date of defense
15. 6. 2016
Publisher
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědLanguage
English
Grade
Very good
Keywords (English)
Granger Causality, GDP, expenditure approach, forecasting, predictions, Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC)Tato práce je zaměřena na testování Grangerovy kauzality dvou proměnných. Naším cílem je určení prognostické síly komponentů HDP, které jsou definovány na základě výdajové metody. Celkově zkoumáme, který z komponentů je využitelný v předpovídání hospodářského růstu. Za účelem naší empirické studie jsme se rozhodli určovat kauzální vztahy mezi proměnnými národních účtů na datech tří členských států Evropské unie: Francie, Německa a Rakouska. Pro obecnější empirický úsudek je navíc vytvořena panelová databáze. Zjistili jsme, že zatímco spotřeba a investice jsou užitečné k předpovídání hospodářského růstu, samotný HDP vlastní prognostickou sílu na vládní výdaje.
This work aims to provide with the procedure of bivariate causality testing based on Granger (1969). We focused on exploration of forecasting capability of GDP components on output itself. We examine, which of five components defined in accordance with the expenditure approach can be useful in forecasting economic growth. Overall, the causal relationship is examined on national accounts data from three member states of the European Union: Austria, France and Germany. For the sake of general inference, the Granger causality tests are executed on panel data, too. We concluded, that consumption and investment possess ability to forecast economic growth. In contrast, GDP was found to be useful in forecasting government expenditures.