实时实际经济活动:进入和退出2020年的大萧条
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Francis X.Diebold,2020年。 " 实时实际经济活动:进入和退出2020年的大萧条 ," 论文 2006.15183,arXiv.org,2022年1月修订。
IDEAS上列出的参考文献
S.Boragan Aruoba和Francis X.Diebold,2010年。 " 实时宏观经济监测:实际活动、通货膨胀和相互作用 ," 美国经济评论 ,美国经济协会,第100(2)卷,第20-24页,5月。 S.Boragan Aruoba和Francis X.Diebold,2010年。 " 实时宏观经济监测:实际活动、通货膨胀和相互作用 ," 工作文件 10-5,费城联邦储备银行。 S.Boragan Aruoba和Francis X.Diebold,2010年。 " 实时宏观经济监测:实际活动、通货膨胀和相互作用 ," NBER工作文件 15657,国家经济研究局。 S.Boragan Aruoba和Francis X.Diebold,2010年。 " 实时宏观经济监测:实际活动、通货膨胀和相互作用 ," PIER工作文件档案 10-002,宾夕法尼亚大学经济系宾夕法尼亚经济研究所。
Michael W.McCracken和Serena Ng,2016年。 " FRED-MD:宏观经济研究月度数据库 ," 商业与经济统计杂志 《泰勒与弗朗西斯杂志》,第34卷(4),第574-589页,10月。 Michael W.McCracken和Serena Ng,2015年。 " FRED-MD:宏观经济研究月度数据库 ," 工作文件 2015-12年,圣路易斯联邦储备银行。
Catherine Doz&Domenico Giannone&Lucrezia Reichlin,2012年。 " 大型近似动态因子模型的拟最大似然方法 ," 经济学与统计学综述 麻省理工学院出版社,第94卷(4),第1014-1024页,11月。 Doz,Catherine&Giannone,Domenico&Reichlin,Lucrezia,2006年。 " 大型近似动态因子模型的拟极大似然方法 ," 工作文件系列 674,欧洲中央银行。 Catherine Doz&Domenico Giannone&Lucrezia Reichlin,2012年。 " 大型近似动态因子模型的准最大似然方法 ," 打印后 哈尔-00638440,哈尔。 Catherine Doz&Domenico Giannone&Lucrezia Reichlin,2012年。 " 大型近似动态因子模型的准最大似然方法 ," 巴黎巴黎大学(Post-Print and Working Papers) 哈尔-00638440,哈尔。 Catherine Doz&Domenico Giannone&Lucrezia Reichlin,2012年。 " 大型近似动态因子模型的准最大似然方法 ," 巴黎经济学院PSE(Postprint) 哈尔-00638440,哈尔。 Catherine Doz、Domenico Giannone和Lucrezia Reichlin,2008年。 " 大近似动态因子模型的拟最大似然方法 ," ECARES工作文件 2008_034,ULB——布鲁塞尔自由大学。 Reichlin,Lucrezia&Doz,Catherine&Giannone,Domenico,2006年。 " 大近似动态因子模型的拟最大似然方法 ," CEPR讨论文件 5724,C.E.P.R.讨论文件。
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。 Jean Boivin和Serena Ng,2003年。 " 因子分析的数据越多越好吗? ," NBER工作文件 9829,国家经济研究局。
杜宾、詹姆斯和科普曼,暹粒,2012年1月。 " 状态空间方法的时间序列分析 ," OUP目录 , 牛津大学出版社, 第2版,编号9780199641178。 杜宾、詹姆斯和科普曼,暹罗,2001年1月。 " 状态空间方法的时间序列分析 ," OUP目录 , 牛津大学出版社,编号9780198523543,Decenbrie。
Tom Doan,“未注明日期”。 " SEASONALDLM:为DLM的季节性成分创建矩阵的RATS程序 ," 统计软件组件 RTS00251,波士顿学院经济系。
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9780521405737,11月。 安德鲁·哈维(Andrew C.Harvey),1990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9780521321969年11月。
Bai,Jushan&Ng,Serena,2008年。 " 使用目标预测因子预测经济时间序列 ," 计量经济学杂志 爱思唯尔,第146(2)卷,第304-317页,10月。 James H.Stock和Mark W.Watson,1989年。 " 重合领先经济指标新指数 ," NBER章节 ,单位: NBER《1989年宏观经济学年鉴》第4卷 ,第351-409页, 国家经济研究局。 斯托克,J.H.&沃森,M.W.,1989年。 " 重合领先经济指标的新指数 ," 论文 178d年,哈佛大学肯尼迪政府学院。
股票J.H.&Watson M.W.,2002年。 " 利用大量预测因子的主成分进行预测 ," 美国统计协会杂志 ,美国统计协会,第97卷,第1167-1179页,12月。
引文
Frank Schorfheide和Dongho Song,2020年。 " 大流行期间使用(标准)混合频率VAR进行实时预测 ," 工作文件 费城联邦储备银行20-26。 Frank Schorfheide和Dongho Song,2020年。 " 大流行期间使用(标准)混合频率VAR进行实时预测 ," PIER工作文件档案 20-039,宾夕法尼亚大学经济系宾夕法尼亚经济研究所。 Frank Schorfheide和Dongho Song,2021年。 " 大流行期间使用(标准)混合频率VAR进行实时预测 ," NBER工作文件 29535,美国国家经济研究局。 肖尔菲德(Schorfheide)、弗兰克(Frank)和宋(Song),东河(Dongho),2021年。 " 大流行期间使用(标准)混合频率VAR进行实时预测 ," CEPR讨论文件 16760年,C.E.P.R.讨论文件。
Aktham Maghyereh和Hussein Abdoh,2022年。 " 全球金融危机与新型冠状病毒-19:来自情绪分析的证据 ," 国际金融 Wiley Blackwell,第25卷(2),第218-248页,8月。 安德烈亚·卡里罗(Andrea Carriero)、托德·克拉克(Todd E.Clark)、马西米利亚诺·马塞利诺(Massimiliano Marcellino)和埃尔玛·默滕斯(Elmar Mertens),2021年。 " 用随机波动率处理BVAR中的COVID-19异常值 ," 工作文件 21-02R,克利夫兰联邦储备银行,2021年8月9日修订。 Carriero,Andrea&Clark,Todd E.&Marcellino,Massimiliano&Mertens,Elmar,2022年。 " 用随机波动率处理BVAR中的COVID-19异常值 ," 讨论文件 2022年13月,德意志联邦银行。 Marcellino、Massimiliano&Clark、Todd&Carriero、Andrea&Mertens、Elmar,2021年。 " 用随机波动率处理BVAR中的COVID-19异常值 ," CEPR讨论文件 15964,C.E.P.R.讨论文件。
弗罗尼、克劳迪娅·马塞利诺、马西米利亚诺和斯特瓦诺维奇,达利博尔,2022年。 " 预测Covid-19衰退和复苏:金融危机的教训 ," 国际预测杂志 爱思唯尔,第38卷(2),第596-612页。 Claudia Foroni和Massimiliano Marcellino以及Dalibor Stevanovic,2020年。 " 预测新冠肺炎的衰退和复苏:金融危机的教训 ," 工作文件 20-14,魁北克大学蒙特利尔管理学院宏观经济与预测系主任,2020年11月修订。 马塞利诺(Marcellino)、马西米利亚诺(Massimiliano)和福罗尼(Foroni)、克劳迪娅(Claudia)和斯特瓦诺维奇(Stevanovic),达利博尔(Dalibor),2020年。 " 预测Covid-19衰退和复苏:金融危机的教训 ," CEPR讨论文件 15114,C.E.P.R.讨论文件。 Claudia Foroni和Massimiliano Marcellino以及Dalibor Stevanovic,2020年。 " 预测新冠肺炎的衰退和复苏:金融危机的教训 ," CIRANO工作文件 2020s-32,CIRANO。 弗罗尼、克劳迪娅·马塞利诺、马西米利亚诺和斯特瓦诺维奇,达利博尔,2020年。 " 预测Covid-19衰退和复苏:金融危机的教训 ," 工作文件系列 2468,欧洲中央银行。
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Francis X.Diebold,2020年。 " 实时真实经济活动:退出大衰退,进入大衰退 ," PIER工作文件档案 20-023,宾夕法尼亚大学经济系宾夕法尼亚经济研究所。 Francis X.Diebold,2020年。 " 实时真实经济活动:退出大衰退,进入大衰退 ," NBER工作文件 27482,国家经济研究局。
Stock,J.H.&Watson,M.W.,2016年。 " 宏观经济学中的动态因子模型、因子增强向量自回归和结构向量自回归 ," 宏观经济学手册 ,摘自:J.B.Taylor&Harald Uhlig(编辑), 宏观经济学手册 ,第1版,第2卷,第0章,第415-525页, 爱思唯尔。 Kihwan Kim和Norman Swanson,2013年。 " 基于混合频率数据集的扩散指数模型描述与估计 ," 部门工作文件 201315年,罗格斯大学经济系。 Zirogiannis,Nikolaos&Tripodis,Yorghos,2013年。 " 面板数据的广义动态因子模型:基于两周期条件期望最大化算法的估计 ," 工作文件系列 142752,马萨诸塞大学阿默斯特分校,资源经济学系。 S.Boragan Aruoba和Francis X.Diebold,2010年。 " 实时宏观经济监测:实际活动、通货膨胀和相互作用 ," 美国经济评论 ,美国经济协会,第100(2)卷,第20-24页,5月。 S.Boragan Aruoba和Francis X.Diebold,2010年。 " 实时宏观经济监测:实际活动、通货膨胀和相互作用 ," PIER工作文件档案 10-002,宾夕法尼亚大学经济系宾夕法尼亚经济研究所。 S.Boragan Aruoba和Francis X.Diebold,2010年。 " 实时宏观经济监测:实际活动、通货膨胀和相互作用 ," 工作文件 10-5,费城联邦储备银行。 S.Boragan Aruoba和Francis X.Diebold,2010年。 " 实时宏观经济监测:实际活动、通货膨胀和相互作用 ," NBER工作文件 15657,国家经济研究局。
Jonas Krampe和Luca Margaritella,2021年。 " 具有稀疏VAR特异度分量的因子模型 ," 论文 2112.07149,arXiv.org,2022年5月修订。 Samuel N.Cohen、Silvia Lui、Will Malpass、Giulia Mantoan、Lars Nesheim、Aureo de Paula、Andrew Reeves、Craig Scott、Emma Small、Lingyi Yang,2023年。 " 使用签名方法进行即时广播 ," 论文 2305.10256,arXiv.org。 Catherine Doz和Peter Fuleky,2019年。 " 动态因子模型 ," 工作文件 2019-4年,夏威夷大学经济研究组织,夏威夷大学马诺分校。 Alessandro Barbarino和Efstathia Bura,2015年。 " 具有足够降维的预测 ," 财经讨论系列 2015年7月4日,美国联邦储备系统理事会。 Poncela,Pilar&Ruiz,Esther&Miranda,Karen,2021年。 " 使用卡尔曼滤波和平滑进行因子提取:这不仅仅是另一项调查 ," 国际预测杂志 爱思唯尔,第37卷(4),第1399-1425页。 Ponsela Blanco、Maria Pilar和Ruiz Ortega、Esther和Miranda Gualdrón、Karen Alejandra,2020年。 " 使用卡尔曼滤波器和平滑的因子提取:这不仅仅是另一项调查 ," DES——工作文件。 统计学和计量经济学。 操作系统 马德里卡洛斯三世大学,邮编30644。
Marta&Rünstler,Gerhard,Banbura,2011年。 " 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 ," 国际预测杂志 Elsevier,第27卷(2),第333-346页,4月。 巴恩布拉,马尔塔和伦斯特勒,格哈德,2011年。 " 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 ," 国际预测杂志 爱思唯尔,第27卷(2),第333-346页。
伦斯特勒、格哈德和巴恩布拉,马尔塔,2007年。 " 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 ," 工作文件系列 751,欧洲中央银行。
Matteo Barigozzi和Matteo Luciani,2019年。 " 基于EM算法的大近似动态因子模型的拟极大似然估计和推断 ," 论文 1910.03821,arXiv.org,2022年2月修订。 Antolín-Díaz,Juan&Drechsel,Thomas&Petrella,Ivan,2024年。 " 当前经济活动的进展:异质动力和厚尾效应的作用 ," 计量经济学杂志 爱思唯尔,第238(2)卷。 Drechsel,Thomas和Antolin Diaz,Juan和Petrella,Ivan,2023年。 " 现代经济活动的进展:异质动力和肥尾的作用 ," CEPR讨论文件 17800,C.E.P.R.讨论文件。
Nikolaos Zirogiannis和Yorghos Tripodis,2013年。 " 面板数据的广义动态因子模型:基于两周期条件期望最大化算法的估计 ," 工作文件 2013-1,马萨诸塞大学阿默斯特分校资源经济系。 Smeekes,Stephan&Wijler,Etienne,2018年。 " 使用惩罚回归方法进行宏观经济预测 ," 国际预测杂志 爱思唯尔,第34卷(3),第408-430页。 Smeekes,Stephan&Wijler,Etiönne,2016年。 " 基于惩罚回归方法的宏观经济预测 ," 研究备忘录 039,马斯特里赫特大学商业与经济研究生院(GSBE)。
Kihwan Kim&Hyun Hak Kim&Norman R.Swanson,2023年。 " 好坏混合频率和扩散指数:基于2008年大衰退前后历史数据的评估 ," 实证经济学 ,施普林格,第64卷(3),第1421-1469页,三月。 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卷(2),第312-324页。 Chernis,Tony&Cheung,Calista&Velasco,Gabriella,2020年。 " 加拿大省级GDP增长的三频动态因子模型 ," 国际预测杂志 ,爱思唯尔,第36卷(3),第851-872页。 Tony Chernis&Calista Cheung&Gabriella Velasco,2017年。 " 加拿大省GDP增长的三频动态因子模型 ," 讨论文件 加拿大银行17-8。
Magnus Reif,2020年。 " 宏观经济学、非线性和商业周期 ," 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。 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。 Reichlin,Lucrezia&Giannone,Domenico&Modugno,Michele&Banbura,Marta,2012年。 " 现代铸造和实时数据流 ," CEPR讨论文件 9112,C.E.P.R.讨论文件。 Giannone、Domenico和Reichlin、Lucrezia和Ban bura、Marta和Modugno、Michele,2013年。 " 现代铸造和实时数据流 ," 工作文件系列 1564年,欧洲中央银行。 Martha Banbura和Domenico Giannone、Michèle Modugno和Lucrezia Reichlin,2012年。 " 现代广播和实时数据流 ," ECARES工作文件 ECARES 2012-026,ULB——布鲁塞尔自由大学。
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