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	Provedor de dados AgEcon (45) Autor Good, Darrel L. (5) Irwin, Scott H. (5) Jackson, Thomas E. (5) Brester, Gary W. (2) Fritz, Melanie (2) Goodwin, Harold L., Jr. (2) Marsh, John M. (2) Martino, Gaetano (2) McKenzie, Andrew M. (2) Adam, Brian D. (1) Alemu, Zerihun Gudeta (1) Benin, Samuel (1) Bertoli, Roberto (1) Biacuana, G.R. (1) Bojnec, Stefan (1) Boussard, Jean-Marc (1) Brennan, Timothy J. (1) Burger, Kees (1) Carreira, Rita I. (1) Cevallos, Edgar (1) Mais... Palavra-chave D4 (45) Marketing (14) L1 (12) Q13 (10) Agribusiness (7) D8 (7) Crop Production/Industries (6) International Relations/Trade (6) Livestock Production/Industries (6) Agricultural and Food Policy (5) Food Consumption/Nutrition/Food Safety (5) Q0 (5) Q1 (5) C8 (4) Industrial Organization (4) Risk and Uncertainty (4) D7 (3) Demand and Price Analysis (3) F1 (3) M3 (3) Mais... Tipo do documento Conference Paper or Presentation (18) Working or Discussion Paper (15) Journal Article (7) Book (2) Presentation (1) Report (1) Thesis or Dissertation (1) Mais... Ano 2012 (1) 2010 (2) 2009 (8) 2008 (2) 2007 (1) 2006 (11) 2005 (1) 2004 (3) 2003 (1) 2002 (1) 2001 (1) 1999 (6) 1998 (5) 1997 (1) 1996 (1) Mais... País United States (45) Idioma Inglês (41) Espanhol (3) Francês (1)		Registro completo Provedor de dados:  AgEcon País:  United States Título:  Alternative Model Selection Using Forecast Error Variance Decompositions in Wholesale Chicken Markets Autores:  McKenzie, Andrew M. Goodwin, Harold L., Jr. Carreira, Rita I. Data:  2009-04-02 Ano:  2009 Palavras-chave:  Broiler markets DAGs Forecasting Market structure VAR Agribusiness Demand and Price Analysis Livestock Production/Industries Risk and Uncertainty C53 D4 L1 Q00 Resumo:  Although Vector Autoregressive models are commonly used to forecast prices, specification of these models remains an issue. Questions that arise include choice of variables and lag length. This article examines the use of Forecast Error Variance Decompositions to guide the econometrician’s model specification. Forecasting performance of Variance Autoregressive models, generated from Forecast Error Variance Decompositions, is analyzed within wholesale chicken markets. Results show that the Forecast Error Variance Decomposition approach has the potential to provide superior model selections to traditional Granger Causality tests. Tipo:  Journal Article Idioma:  Inglês Identificador:  http://purl.umn.edu/48750 Relação:  Journal of Agricultural and Applied Economics>Volume 41, Number 01, April 2009 Formato:  14 Fechar

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