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美国月度GDP的调整估算

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摘要

在美国，收入和支出方面的GDP估计值（GDPI和GDPE）测量“真实”的GDP，但存在误差，并且每季度都可以获得。现有的方法是使用这些代理来产生真实GDP的对账季度估计。在本文中，我们扩展了这些方法，以每月的频率提供调和的历史真实GDP估计值。我们使用贝叶斯混合频率向量自回归（MF-VAR）来实现这一点，其中包括GDPE、GDPI、未观测到的真实GDP和短期经济活动的月度指标。我们的MF-VAR规定了反映计量误差观点的限制（即，假设两个GDP代理等于真实GDP加上计量误差）。如果没有进一步的限制，我们的模型是未知的。我们考虑了一系列限制条件，这些限制条件允许对真实GDP进行定点和定点识别，并表明这些限制条件可以提供月度GDP估算的信息。我们将说明这些新的月度数据如何有助于我们对商业周期的历史理解，并提供实时应用程序，实时预测大流行性衰退期间的月度GDP。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:fip:fedcwq:93615
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    1. Chan，Joshua C.C.&Poon，Aubrey&Zhu，Dan，2023年。"缺失数据的高维条件高斯状态空间模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第236（1）卷。
    2. Huber，Florian&Koop，Gary&Onorante，Luca&Pfarrhofer，Michael&Schreiner，Josef，2023年。"使用非参数混合频率VAR对大流行进行预测,"计量经济学杂志爱思唯尔，第232（1）卷，第52-69页。
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