Forecasting GDP Growth Using Artificial Neural Networks Document de travail du personnel 1999-3 Greg Tkacz, Sarah Hu Les variables financières et monétaires sont reconnues depuis longtemps comme des indicateurs fiables de l'activité économique future. Dans cette étude, les auteurs tentent de déterminer si le recours à des réseaux neuronaux permet d'améliorer les prévisions réalisées à l'aide de ces variables. Ils constatent qu'à l'horizon d'un trimestre, les réseaux neuronaux ne produisent pas de […] Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) de recherche: Indicateurs monétaires et financiers, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C4, C45, E, E3, E37, E4, E44
Modified P*-Model of Inflation Based on M1 Document de travail du personnel 1996-15 Joseph Atta-Mensah 'auteur cherche à évaluer le rôle joué par l'agrégat M1 dans un modèle indicateur servant à la prévision du taux d'inflation sur un horizon pouvant aller jusqu'à seize trimestres. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) de recherche: Modèles économiques Code(s) JEL : E, E3, E37
A Distant-Early-Warning Model of Inflation Based on M1 Disequilibria Document de travail du personnel 1996-5 Jamie Armour, Joseph Atta-Mensah, Walter Engert, Scott Hendry Les auteurs de la présente étude sont parvenus à la conclusion qu'un modèle de correction des erreurs qui prévoit l'évolution du taux d'inflation entre le trimestre de la prévision et les huit trimestres subséquents fournit d'importants renseignements avancés sur l'évolution de l'inflation. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) de recherche: Agrégats monétaires, Modèles économiques, Transmission de la politique monétaire Code(s) JEL : E, E3, E37, E5, E52