C5 - Modélisation économétrique
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Mixed Frequency Forecasts for Chinese GDP
L'auteur évalue différentes approches fondées sur l'emploi d'indicateurs mensuels pour prévoir le PIB chinois pour le trimestre courant et le trimestre à venir. Il a recours à trois techniques d'estimation à fréquence mixte : la première est basée sur un indicateur de l'activité économique (Liu et autres, 2007); la deuxième utilise la moyenne des valeurs calculées au moyen de différents modèles indicateurs (Stock et Watson, 2004); la dernière fait appel à un modèle factoriel statique (Stock et Watson, 2002). -
'Lean' versus 'Rich' Data Sets: Forecasting during the Great Moderation and the Great Recession
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. -
Semi-Structural Models for Inflation Forecasting
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. -
On the Advantages of Disaggregated Data: Insights from Forecasting the U.S. Economy in a Data-Rich Environment
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. -
Real Time Detection of Structural Breaks in GARCH Models
Pour estimer les modèles GARCH susceptibles de compter un nombre indéterminé de ruptures structurelles, les auteurs proposent une méthode séquentielle de Monte-Carlo. Celle-ci fait appel à des techniques de filtrage particulaire qui permettent l'actualisation rapide et efficace de valeurs postérieures et de prévisions en temps réel. -
Structural Inflation Models with Real Wage Rigidities: The Case of Canada
Des études récentes proposent que l’on introduise des rigidités des salaires réels dans les modèles fondés sur la nouvelle courbe de Phillips keynésienne pour générer une persistance intrinsèque dans la dynamique de l’inflation. En prenant pour illustration deux modèles structurels récents, les auteurs évaluent empiriquement l’importance de la rigidité des salaires réels ainsi que la mesure dans laquelle ces modèles fournissent de l’information utile sur la rigidité des prix. -
Structural Multi-Equation Macroeconomic Models: Identification-Robust Estimation and Fit
Les modèles macroéconomiques à équations multiples, comme les modèles d'équilibre général dynamiques et stochastiques, tendent à donner lieu à des problèmes d'identification qui compromettent l'usage de techniques asymptotiques standard et la fiabilité de l'inférence statistique. -
Assessing Indexation-Based Calvo Inflation Models
À l'aide de méthodes d'inférence robustes sur le plan de l'identification, les auteurs estiment et évaluent, pour le Canada et les États-Unis, plusieurs classes d'équations d'inflation fondées sur des modèles structurels généralisés comportant un mécanisme de révision des prix à la Calvo. Ces modèles autorisent des frictions diverses et définissent le type d'indexation des prix adopté par les entreprises selon différentes hypothèses. -
A Structural VAR Approach to Core Inflation in Canada
L'auteur construit une mesure de l'inflation sous-jacente à l'aide d'un modèle vectoriel autorégressif structurel qui comprend le taux de variation du prix du pétrole, la croissance de la production et l'inflation. Cette mesure de l'inflation fondée sur la théorie macroéconomique permet de prévoir l'inflation globale aussi bien que des mesures non théoriques.