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因子模型黑箱研究：发布滞后以及硬数据和软数据在GDP预测中的作用

作者

上市的：
  • 格哈德·伦斯特勒
  • 马尔塔·班布拉

摘要

我们推导了预测权重和不确定性度量，以评估动态因子模型（DFM）中单个序列的作用，从而根据月度指标预测欧元区GDP。使用卡尔曼滤波器，我们可以在计算上述度量时处理发布滞后。我们发现，调查和财务数据包含的重要信息超出了GDP预测的月度实际活动指标。然而，只有在适当考虑到其更及时的发布时，才能发现这一点。发布滞后的差异起着非常重要的作用，应在预测评估中予以考虑。JEL分类：E37、C53

建议引用

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    • 手柄：RePEc:ecb:ecbwps:2007751
    注：339116
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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