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7 résultats

Intégrer l’incertitude dans l’élaboration de la politique monétaire - La perspective d’un praticien

Document d’analyse du personnel 2014-6 Stephen S. Poloz
Le présent article examine l’évolution que connaissent les banques centrales à la lumière de l’expérience récente et met l’accent sur l’intégration de l’incertitude dans le processus d’élaboration de la politique monétaire.

Forecasting Short-Term Real GDP Growth in the Euro Area and Japan Using Unrestricted MIDAS Regressions

Document d’analyse du personnel 2014-3 Maxime Leboeuf, Louis Morel
Dans cette étude, les auteurs présentent l’outil qu’ils ont mis au point afin d’améliorer les prévisions de la croissance du PIB réel à court terme pour la zone euro et le Japon. Ce nouvel outil, qui s’appuie sur un modèle de régression fondé sur un échantillonnage de données de fréquence mixte sans contrainte (U-MIDAS), permet d’évaluer l’utilité d’une vaste gamme d’indicateurs pour prévoir la croissance du PIB réel à court terme.

Short-Term Forecasting of the Japanese Economy Using Factor Models

Document de travail du personnel 2012-7 Claudia Godbout, Marco J. Lombardi
Bien que l’utilité des modèles factoriels soit maintenant reconnue, leur pouvoir de prévision à l’égard de l’économie japonaise a été très peu étudié. Les auteurs se proposent de comparer la qualité des prévisions produites par divers modèles factoriels sur différentes périodes, dont l’une inclut la récente crise financière.

Mixed Frequency Forecasts for Chinese GDP

Document de travail du personnel 2011-11 Philipp Maier
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

Document de travail du personnel 2010-37 Marco J. Lombardi, Philipp Maier
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.

On the Advantages of Disaggregated Data: Insights from Forecasting the U.S. Economy in a Data-Rich Environment

Document de travail du personnel 2010-10 Nikita Perevalov, Philipp Maier
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.

Modelling Government Fiscal Behaviour in Canada

Rapport technique n° 34 Jack Selody, Kevin Lynch
La littérature économique abonde en modèles de politiques budgétaires qui reposent chacun sur un ensemble distinct d'hypothèses concernant l'interaction des variables qui entrent en jeu. Même si ces hypothèses déterminent le comportement des modèles en question, aucune tentative systématique n'a été faite, toutefois, pour examiner leur validité ou leur importance relative. Aussi, en entreprenant les […]
Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Rapports techniques Sujet(s) : Politique budgétaire Code(s) JEL : C, C5, C50, H, H3, H30, H6, H60