C53 - Méthodes de prévision et de prédiction; méthodes de simulation - Banque du Canada
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Fils RSS de la Banque du Canadafr2024-03-28T19:45:43+00:00State Correlation and Forecasting: A Bayesian Approach Using Unobserved Components Models
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Au regard de l’extraction des signaux, les implications de la spécification de modèles à composantes non observées avec innovations corrélées ou orthogonales ont été largement analysées. Par contraste, s’agissant des prévisions, les implications de modèles à composantes non observées avec différentes structures de corrélation des variables d’état sont moins bien comprises.2018-03-16T11:37:30+00:00enState Correlation and Forecasting: A Bayesian Approach Using Unobserved Components Models2018-03-16Inflation et prixMéthodes économétriques et statistiquesStaff Working Paper 2018-14https://www.banqueducanada.ca/wp-content/uploads/2018/03/swp2018-14.pdf"State Correlation and Forecasting: A Bayesian Approach Using Unobserved Components Models"Luis UzedaMars 2018CC1C11C15C5C51C53Dismiss the Gap? A Real-Time Assessment of the Usefulness of Canadian Output Gaps in Forecasting Inflation
https://www.banqueducanada.ca/2018/03/document-travail-personnel-2018-10/
Nous utilisons une nouvelle base de données canadiennes en temps réel afin d’étudier diverses mesures de l’écart de production, dont des mesures élaborées récemment qui se fondent sur des modèles intégrant un grand nombre de variables (et nécessitant ainsi des données en temps réel pour un grand nombre de variables).2018-03-09T10:56:36+00:00enDismiss the Gap? A Real-Time Assessment of the Usefulness of Canadian Output Gaps in Forecasting Inflation2018-03-09Inflation et prixMéthodes économétriques et statistiquesProduction potentielleStaff Working Paper 2018-10https://www.banqueducanada.ca/wp-content/uploads/2018/03/swp2018-10.pdfDismiss the Gap? A Real-Time Assessment of the Usefulness of Canadian Output Gaps in Forecasting InflationLise PichetteMarie-Noëlle RobitailleMohanad SalamehPierre St-AmantMars 2018CC5C53EE3E37