C53 - Méthodes de prévision et de prédiction; méthodes de simulation - Banque du Canada
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Fils RSS de la Banque du Canadafr2024-03-28T22:21:38+00:00'Lean' versus 'Rich' Data Sets: Forecasting during the Great Moderation and the Great Recession
https://www.banqueducanada.ca/2010/12/document-travail-2010-37/
Les auteurs cherchent à évaluer comment la plus ou moins grande richesse des données utilisées influe sur la qualité des prévisions touchant la zone euro. Pour ce faire, ils comparent trois approches : 1) la prévision au moyen d'un modèle simple fondé sur les indices des directeurs d'achats (ci-après « modèle PMI » pour Purchasing Managers' Indices); 2) le recours à un modèle factoriel dynamique estimé à partir de données en temps quasi réel se rapportant à l'ensemble de la zone euro; 3) le recours au modèle et aux statistiques en question en conjonction avec des données relatives aux économies nationales.2010-12-23T12:57:55+00:00en'Lean' versus 'Rich' Data Sets: Forecasting during the Great Moderation and the Great Recession2010-12-23Méthodes économétriques et statistiquesQuestions internationalesWorking Paper 2010-37https://www.banqueducanada.ca/wp-content/uploads/2010/12/wp10-37.pdf‘Lean' versus ‘Rich' Data Sets: Forecasting during the Great Moderation and the Great RecessionMarco J. LombardiPhilipp MaierDécembre 2010CC5C50C53EE3E37E4E47Semi-Structural Models for Inflation Forecasting
https://www.banqueducanada.ca/2010/12/document-travail-2010-34/
Les auteurs proposent divers modèles semi-structurels à équation unique pour prévoir l'inflation au Canada en combinant les modèles structurels néo-keynésiens et les caractéristiques chronologiques des données. Plusieurs mesures du coût marginal sont utilisées, notamment une qui intègre, en plus du coût unitaire de main-d'oeuvre, des chocs de prix relatifs dont le rôle important dans les économies ouvertes est un fait avéré.2010-12-20T11:53:32+00:00enSemi-Structural Models for Inflation Forecasting2010-12-20Inflation et prixMéthodes économétriques et statistiquesWorking Paper 2010-34https://www.banqueducanada.ca/wp-content/uploads/2010/12/wp10-34.pdfSemi-Structural Models for Inflation ForecastingMaral KichianRumler FabioPaul CorriganDécembre 2010CC1C13C5C53EE3E31On the Advantages of Disaggregated Data: Insights from Forecasting the U.S. Economy in a Data-Rich Environment
https://www.banqueducanada.ca/2010/03/document-travail-2010-10/
La qualité des prévisions issues des modèles factoriels a été largement documentée dans la littérature. À la différence des nombreuses recherches qui ont été menées sur un ensemble de variables très limité (généralement le PIB et l'inflation), la présente étude évalue la qualité des prévisions à des niveaux désagrégés, le but étant d'expliquer pourquoi un modèle factoriel a un pouvoir prédictif plus grand qu'un modèle autorégressif simple.2010-03-22T14:49:37+00:00enOn the Advantages of Disaggregated Data: Insights from Forecasting the U.S. Economy in a Data-Rich Environment2010-03-22Méthodes économétriques et statistiquesQuestions internationalesWorking Paper 2010-10https://www.banqueducanada.ca/wp-content/uploads/2010/05/wp10-10.pdfOn the Advantages of Disaggregated Data: Insights from Forecasting the U.S. Economy in a Data-Rich EnvironmentNikita PerevalovPhilipp MaierMars 2010CC5C50C53EE3E37E4E47