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近期意大利GDP增长预测：因子MIDAS方法

作者

上市的：
  • 多纳托·塞西

    （意大利银行）

  • 奥雷斯特·普里夫蒂

    （韦加塔罗马托尔大学）

  • 安德烈亚·西尔维斯特里尼

    （意大利银行）

摘要

本文研究了每周财务数据在预测意大利实际国内生产总值季度增长率方面的作用，特别关注新冠肺炎疫情的影响。它结合因子模型和MIxed DAta Sampling（MIDAS）回归模型来建立因子MIDAS规范，该规范利用大量高频财务变量来开发季度内的信息流。该分析使用包括月度宏观经济数据和每周财务数据的综合数据集进行。预测准确性的评估是通过进行一次伪样本外即时广播练习，并评估模型的性能，包括财务指标得出的因素和不包括这些因素。金融变量改善了意大利实际GDP增长的预测，尤其是在第一季度的第一个月，当时几乎没有宏观经济数据可用。在整个季度，包含财务变量的模型始终显示出较高的即时预测准确性。

建议引用

  • 多纳托·塞西（Donato Ceci）、奥雷斯特·普里夫蒂（Orest Prifti）和安德烈亚·西尔维斯特里尼（Andrea Silvestrini），2024年。"近期意大利GDP增长预测：因子MIDAS方法,"Temi di discussione（经济工作文件）1446年，意大利银行，经济研究和国际关系部。
    • 手柄：RePEc:bdi:wptemi:td_1446_24
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. 罗伯特·马里亚诺（Roberto S.Mariano）和村泽康图（Yasutomo Murasawa），2003年。"基于月度和季度序列的新商业周期重合指数,"应用计量经济学杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第18卷（4），第427-443页。
    2. Eric Ghysels、Arthur Sinko和Rossen Valkanov，2007年。"MIDAS回归：进一步结果和新方向,"计量经济评论，《泰勒·弗朗西斯期刊》，第26卷（1），第53-90页。
    3. Maximo Camacho和Gabriel Perez-Quiros，2010年。"引入欧洲标准：欧元区增长的短期指标,"应用计量经济学杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第25卷（4），第663-694页。
    4. 法比奥·莫内塔，2005年。"收益率差能预测欧元区的衰退吗？,"国际金融Wiley Blackwell，第8卷（2），第263-301页，8月。
    5. 拉斐拉·贾科米尼（Raffaella Giacomini）和哈尔伯特·怀特（Halbert White），2006年。"条件预测能力测试,"计量经济学《计量经济学协会》，第74卷（6），第1545-1578页，11月。
    6. Hendry，David F&Mizon，Grayham E，1978年。"序列相关性是一种方便的简化，而不是一种麻烦——评英国央行对货币需求的研究,"经济杂志《皇家经济学会》，第88卷（351），第549-563页，9月。
    7. Menzie D.Chinn&Baptiste Meunier&Sebastian Stumpner，2023年。"用机器学习预测世界贸易：一种三步方法,"NBER工作文件31419，国家经济研究局。
    8. Andrea Silvestrini和David Veredas，2008年。"单变量和多变量时间序列模型的时间聚合：一项调查,"经济调查杂志Wiley Blackwell，第22卷（3），第458-497页，7月。
    9. Cimadomo、Jacopo&Giannone、Domenico&Lenza、Michele&Monti、Francesca&Sokol、Andrej，2022年。"使用大贝叶斯向量自回归的现代广播,"计量经济学杂志爱思唯尔，第231（2）卷，第500-519页。
    10. 埃里克·盖泽尔（Eric Ghysels）和乔纳森·赖特（Jonathan H.Wright），2009年。"预测专业预测员,"商业与经济统计杂志，美国统计协会，第27卷（4），第504-516页。
    11. Andrii Babii和Eric Ghysels以及Jonas Striaukas，2022年。"机器学习时间序列回归及其在现代广播中的应用,"商业与经济统计杂志《泰勒与弗朗西斯杂志》，第40卷（3），第1094-1106页，6月。
    12. Bulligan，Guido&Marcellino，Massimiliano&Venditti，Fabrizio，2015年。"用有针对性的预测因子预测经济活动,"国际预测杂志爱思唯尔，第31卷（1），第188-206页。
    13. Brandyn Bok&Daniele Caratelli&Domenico Giannone&Argia M.Sbordone&Andrea Tambalotti，2018年。"利用大数据进行宏观经济预测,"经济学年鉴《年度评论》，第10卷（1），第615-643页，8月。
    14. 伯南克，本·S·和波文，琼，2003年。"数据丰富环境中的货币政策,"货币经济学杂志爱思唯尔，第50卷（3），第525-546页，4月。
    15. Simon Gilchrist和Egon Zakrajsek，2012年。"信贷利差和商业周期波动,"美国经济评论，美国经济协会，第102（4）卷，1692-1720页，6月。
    16. 菲利波·阿尔蒂西莫（Filippo Altissimo）、里卡多·克里斯塔多罗（Riccardo Cristadoro）、马里奥·福尔尼（Mario Forni）、马可·里皮（Marco Lippi）和乔瓦尼·维罗内塞（Giovanni Veronese），2010年。"新欧洲货币：实时跟踪经济增长,"经济学与统计学综述麻省理工学院出版社，第92卷（4），第1024-1034页，11月。
    17. Caroline Jardet&Baptiste Meunier，2022年。"利用高频数据预测世界GDP增长,"预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第41卷（6），第1181-1200页，9月。
    18. 马西米利亚诺·马塞利诺（Massimiliano Marcellino）和克里斯蒂安·舒马赫（Christian Schumacher），2010年。"利用粗糙边缘数据进行现代预测和预测的因子MIDAS：德国GDP的模型比较,"牛津经济统计公报牛津大学经济系，第72卷（4），第518-550页，8月。
    19. 托比亚斯·阿德里安（Tobias Adrian）、尼娜·博亚琴科（Nina Boyarcho）和多梅尼科·贾诺内（Domenico Giannone），2019年。"脆弱增长,"美国经济评论美国经济协会，第109（4）卷，第1263-1289页，4月。
      • 托比亚斯·阿德里安（Tobias Adrian）、尼娜·博亚琴科（Nina Boyarcho）和多梅尼科·贾诺内（Domenico Giannone），2016年。"脆弱的增长,"工作人员报告794，纽约联邦储备银行。
      • 托比亚斯·阿德里安（Tobias Adrian）、尼娜·博亚琴科（Nina Boyarcho）和多梅尼科·贾诺内（Domenico Giannone），2018年。"脆弱增长,"自由街经济学20180409，纽约联邦储备银行。
      • Nina Boyarchenko和Domenico Giannone和Tobias Adrian，2017。"脆弱增长,"2017年会议文件1317年，经济动力学会。
      • Adrian，Tobias&Boyarcho，Nina&Giannone，Domenico，2016年。"脆弱增长,"CEPR讨论文件11583，C.E.P.R.讨论文件。
    20. Boivin，Jean&Ng，Serena，2006年。"更多的数据总是更好地用于因子分析吗？,"计量经济学杂志爱思唯尔，第132（1）卷，第169-194页，5月。
    21. Diebold、Francis X和Mariano、Roberto S，2002年。"比较预测准确性,"商业与经济统计杂志，美国统计协会，第20卷（1），第134-144页，1月。
    22. Ang，Andrew&Piazzesi，Monika&Wei，Min，2006年。"收益率曲线告诉我们什么是GDP增长？,"计量经济学杂志爱思唯尔，第131卷（1-2），第359-403页。
    23. Estrella，Arturo&Hardouvelis，Gikas A，1991年。"作为实际经济活动预测因素的期限结构,"金融杂志，美国金融协会，第46卷（2），第555-576页，6月。
    24. 多纳托·塞西和安德烈亚·西尔维斯特里尼，2023年。"意大利经济现状：金融市场的作用,"预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第42卷（7），第1569-1593页，11月。
    25. 舒马赫，克里斯蒂安，2010年。"利用国际目标预测因子进行因子预测：以德国GDP为例,"经济学快报爱思唯尔，第107（2）卷，第95-98页，5月。
    26. Laurent Ferrara&Clément Marsilli，2013年。"金融变量作为GDP增长的主要指标：来自大衰退期间MIDAS方法的证据,"应用经济学快报《泰勒与弗朗西斯杂志》，第20卷（3），第233-237页，2月。
    27. 克劳迪娅·福罗尼和马塞利诺，马西米利亚诺，2014年。"欧元区宏观经济总量预测的混合频率方法比较,"国际预测杂志爱思唯尔，第30卷（3），第554-568页。
    28. 埃里克·盖泽尔（Eric Ghysels）和桑塔·克拉拉（Santa Clara）、佩德罗（Pedro）和瓦尔卡诺夫（Valkanov）、罗森（Rossen），2004年。"MIDAS Touch：混合数据采样回归模型,"加州大学洛杉矶分校安德森管理研究生院加州大学洛杉矶分校安德森管理研究生院qt9mf223rs。
    29. Andreou，Elena&Ghysels，Eric&Kourtelos，Andros，2010年。"混合采样频率的回归模型,"计量经济学杂志，爱思唯尔，第158卷（2），第246-261页，10月。
    30. Peter R.Hansen和Asger Lunde以及James M.Nason，2011年。"模型置信集,"计量经济学，《计量经济学学会》，第79卷（2），第453-497页，3月。
    31. 安德鲁·哈维（Andrew C.Harvey），1991年。"预测、结构时间序列模型和卡尔曼滤波,"剑桥图书,剑桥大学出版社，编号9780521405737。
    32. Chow，Gregory C&Lin，An-loh，1971年。"相关序列时间序列的最佳线性无偏插值、分布和外推,"经济学与统计学综述麻省理工学院出版社，第53卷（4），第372-375页，11月。
    33. Bobeica，Elena&Hartwig，Benny，2023年。"新冠肺炎对通货膨胀建模的冲击和挑战,"国际预测杂志爱思唯尔，第39卷（1），第519-539页。
    34. Pierre Guérin和Massimiliano Marcelino，2013年。"马尔可夫交换MIDAS模型,"商业与经济统计杂志《泰勒与弗朗西斯杂志》，第31卷（1），第45-56页，1月。
    35. 哈维、戴维和莱伯恩、斯蒂芬和纽伯尔德、保罗，1997年。"检验预测均方误差的相等性,"国际预测杂志爱思唯尔，第13卷（2），第281-291页，6月。
    36. Giuseppe Parigi和Roberto Golinelli，2007年。"使用月度指标预测短期季度GDP：对七国集团国家的应用,"预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第26卷（2），第77-94页。
    37. Jennie Bai、Eric Ghysels和Jonathan H.Wright，2013年。"状态空间模型和MIDAS回归,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第32卷（7），第779-813页，10月。
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    1. Caroline Jardet&Baptiste Meunier，2022年。"利用高频数据预测世界GDP增长,"预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第41卷（6），第1181-1200页，9月。
    2. 亚历山德罗·吉拉迪（Alessandro Girardi）、罗伯特·戈利内利（Roberto Golinelli）和卡明·帕帕拉多（Carmine Pappalardo），2017年。"指标选择在伪实时预测欧元区GDP中的作用,"实证经济学施普林格，第53卷（1），第79-99页，8月。
    3. Magnus Reif，2020年。"宏观经济学、非线性与商业周期,"ifo Beiträge zur Wirtschaftsforschung公司,ifo研究所——慕尼黑大学莱布尼茨经济研究所，编号87。
    4. 德尚、布鲁诺和约阿尼迪斯、克里斯托斯和卡库克，2020年。"高频信贷利差信息和宏观经济预测修订,"国际预测杂志爱思唯尔，第36卷（2），第358-372页。
    5. Christian Glocker和Serguei Kaniovski，2022年。"使用动态因子模型簇的宏观经济计量预测,"实证经济学，施普林格，第63卷（1），第43-91页，七月。
    6. Hanan Naser，2015年。"使用简单回归和基于因子的方法估计和预测巴林季度GDP增长,"实证经济学，施普林格，第49卷（2），第449-479页，9月。
    7. 托马索·普罗埃蒂（Tommaso Proietti）和亚历山德罗·乔瓦内利（Alessandro Giovannelli），2021年。"用大数据预测月度GDP：模型平均法,"英国皇家统计学会杂志A辑英国皇家统计学会，第184（2）卷，第683-706页，4月。
    8. Danilo Cascaldi-Garcia&Matteo Luciani&Michele Modugno，2023年。"当今全球GDP预测的教训,"国际金融讨论文件1385年，联邦储备系统理事会（美国）。
    9. Claudia Foroni和Massimiliano Marcellino，2013年。"混频数据的计量经济学方法综述,"经济学工作论文ECO2013/02，欧洲大学研究所。
    10. 巴奥·布拉、玛尔塔和吉安诺内、多梅尼科和莫杜格诺、米歇尔·莱奇林、卢克雷齐亚，2013年。"现代广播和实时数据流,"经济预测手册，收录于：G.Elliott&C.Granger&A.Timmermann（编辑），经济预测手册，第1版，第2卷，第0章，第195-237页，爱思唯尔。
    11. 阿兰·加利（Alain Galli）、克里斯蒂安·赫彭斯特里克（Christian Hepenstrick）和罗尔夫·谢菲尔（Rolf Scheufele），2019年。"用于跟踪瑞士短期经济发展的混频模型,"国际中央银行杂志《国际中央银行杂志》，第15卷（2），第151-178页，6月。
    12. Mogliani、Matteo&Darné、Olivier&Pluyaud、Bertrand，2017年。"新的MIBA模型：利用法国银行的月度商业调查实时预测法国GDP,"经济建模爱思唯尔，第64卷（C），第26-39页。
    13. 舒马赫，克里斯蒂安，2016年。"MIDAS和桥式方程的比较,"国际预测杂志爱思唯尔，第32卷（2），第257-270页。
    14. Foroni、Claudia和Guérin、Pierre和Marcellino、Massimiliano，2015年。"Markov开关混频VAR模型,"国际预测杂志爱思唯尔，第31卷（3），第692-711页。
    15. 阿兰·赫克（Alain Hecq）、玛丽·特恩斯（Marie Ternes）和伊内斯·威尔姆斯（Ines Wilms），2023年。"反向无约束混合数据抽样回归的层次正则化器,"论文2301.10592，arXiv.org。
    16. Giovanni Ballarin&Petros Dellaportas&Lyudmila Grigoryeva&Marcel Hirt&Sophie van Huellen&Juan-Pablo Ortega，2022年。"利用混合频率数据进行宏观经济预测的水库计算,"论文2211.00363，arXiv.org，2024年1月修订。
    17. 莫格里安尼，马蒂奥&西蒙尼，安娜，2021年。"贝叶斯MIDAS惩罚回归：估计、选择和预测,"计量经济学杂志爱思唯尔，第222（1）卷，第833-860页。
    18. Konstantin Kuck和Karsten Schweikert，2021年。"预测Baden‐Württemberg的GDP增长：MIDAS回归与动态混合频率因子模型,"预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第40卷（5），第861-882页，8月。
    19. Karim Barhoumi&Olivier Darné&Laurent Ferrara，2014年。"动态因子模型：文献综述,"经济合作与发展组织杂志：商业周期计量与分析杂志经合组织出版社，《经济趋势调查国际研究中心》，2013年第2卷，第73-107页。
    20. 舒马赫·克里斯蒂安，2011年。"基于大数据集估计的因子模型预测：德国GDP的最新文献和证据综述,"经济与统计杂志（Jahrbuecher fuer Nationaloekonomie und Statistik）De Gruyter，第231（1）卷，第28-49页，2月。

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    • E37（E37）-宏观经济学和货币经济学——价格、商业波动和周期——预测和模拟：模型和应用

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