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结构突变下名义GDP的实时预测

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  • 威廉·巴奈特
  • 马塞尔·乔维
  • 达尼洛·莱瓦·莱昂

摘要

本文为当前美国名义GDP增长的早期评估提供了一个框架，名义GDP增长被视为一个潜在的新货币政策目标。现在的预测是使用决策者在作出预测时所掌握的准确信息量来计算的。然而，实时信息以不同的频率和异步方式到达，这就带来了频率混合、数据丢失和边缘粗糙的挑战。本文提出了一个多元状态空间模型，该模型不仅考虑了异步信息流入，还考虑了潜在的参数不稳定性。我们使用小规模验证性因素分析，根据候选变量预测名义GDP的能力选择候选变量。使用非线性卡尔曼滤波器一步完成模型的完全估计，并应用该滤波器同时获得动态因子和参数的最优推断。与主成分分析相比，所提出的因子模型捕捉到了变量背后的协同运动，而不是方差。我们将该模型的预测能力与其他单变量和多变量规范进行了比较。结果表明，包含实际经济活动、通货膨胀、利率和Divisia货币总量信息的拟议模型对名义GDP增长产生了最准确的实时预测。

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  • William A.Barnett、Marcelle Chauvet和Danilo Leiva-Leon，2014年。"结构突变下名义GDP的实时预测,"员工工作文件14-39，加拿大银行。
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    IDEAS上列出的参考文献

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    1. William Barnett和Marcelle Chauvetz以及Danilo Leiva-Leonx，2014年。"结构突变下名义GDP的实时预测,"理论与应用经济学工作论文系列201313，堪萨斯大学经济系，2014年2月修订。
    2. Barnett，William A.&Chauvet，Marcelle&Leiva-Leon，Danilo，2016年。"具有结构突变的名义GDP实时预测,"计量经济学杂志爱思唯尔，第191（2）卷，第312-324页。
    3. 肖维，马塞尔·波特，西蒙，2013年。"预测输出,"经济预测手册，作者：G.Elliott&C.Granger&A.Timmermann（编辑），经济预测手册，第1版，第2卷，第0章，第141-194页，爱思唯尔。
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