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让它成为现实：将研究模型纳入央行预测

作者

上市的：
  • 马克·安德雷·戈塞林
  • 莎伦·科齐奇

摘要

本文旨在弥合研究中的模型与用于支持央行政策决策的模型之间的差距。中央银行预测环境中使用的模型与研究模型重叠，并从研究中吸取的教训中受益，但它们在重要方面与研究模型不同。例如，为了处理现实中的宏观经济预测问题，央行模型的范围可能更广。为了为政策决策提供信息，模型通常需要理论基础和“拟合”数据的能力。对于重复的预测练习，预测者需要能够适应数据流的模型，包括历史修正。此外，为了提供有价值的建议，预测者必须在预测中纳入判断，以解决模型范围之外的问题。如果所有这些挑战都得到了满足，那么央行的模型和预测也将为经济叙事提供信息，帮助公众理解政策决策。在这种背景下，本文围绕四个主题进行组织：1）中央银行的模型要求；2） 加拿大银行主要政策模式——ToTEM和LENS概述；3） 满足这些建模要求的挑战；以及4）在时间限制下解决一些挑战的实用方法。本文最后描述了从研究和实践中吸取的教训如何为世行未来的建模议程奠定基础，如科尔蒂（2023）所述。

建议引用

  • Marc AndréGosselin和Sharon Kozicki，2023年。"让它成为现实：将研究模型纳入央行预测,"讨论文件2023-29年，加拿大银行。
    • 手柄：RePEc:bca:bocadp:23-29
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    IDEAS上列出的参考文献

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