というNBER論文をDieboldらが書いている（ungated版）。原題は「Real-Time Forecast Evaluation of DSGE Models with Stochastic Volatility」で、著者はFrancis X. Diebold（ペンシルベニア大）、Frank Schorfheide（同）、Minchul Shin（イリノイ大）。
以下はその要旨。
Recent work has analyzed the forecasting performance of standard dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models, but little attention has been given to DSGE models that incorporate nonlinearities in exogenous driving processes. Against that background, we explore whether incorporating stochastic volatility improves DSGE forecasts (point, interval, and density). We examine real-time forecast accuracy for key macroeconomic variables including output growth, inflation, and the policy rate. We find that incorporating stochastic volatility in DSGE models of macroeconomic fundamentals markedly improves their density forecasts, just as incorporating stochastic volatility in models of financial asset returns improves their density forecasts.
（拙訳）
最近の研究は標準的な動学的確率的一般均衡（DSGE）モデルの予測パフォーマンスを分析しているが、外生的な駆動過程に非線形性を取り入れたDSGEモデルにはあまり関心が払われていない。そうした状況を背景に、我々は、確率的ボラティリティを取り入れることがDSGE予測（点予測、区間予測、および密度予測）を改善するかどうかを研究した。生産の成長率、インフレ、政策金利といった主要なマクロ経済変数についてリアルタイム予測の正確さを調査したところ、マクロ経済のファンダメンタルズのDSGEモデルに確率的ボラティリティを取り入れると密度予測が大きく改善することを我々は見い出した。それは、金融資産のリターンのモデルに確率的ボラティリティを取り入れると密度予測が改善するのと同様である。
