Real-time forecasting US GDP from small-scale factor models

Real-time forecasting US GDP from small-scale factor models

Serie: Documentos de Trabajo. 1425.

Autor: Máximo Camacho y Jaime Martínez-Martín.

Publicado en: Empirical Economics, Springer, vol. 47(1), pages 347-364, August.Abre en nueva ventana

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Real-time forecasting US GDP from small-scale factor models (743 KB)

Resumen

En este trabajo mostramos que el modelo de factores dinámicos de un solo índice desarrollado por Aruoba y Diebold (American Economic Review, 100, pp. 20-24, 2010) para construir un indicador de condiciones del ciclo económico de Estados Unidos resulta también muy útil para predecir el crecimiento del PIB de Estados Unidos en tiempo real. Además, adaptamos el modelo para incluir datos de encuestas e indicadores financieros. Encontramos que nuestra extensión es inequívocamente la alternativa preferida para calcular backcasts. En nowcasting y forecasting, nuestro modelo es capaz de predecir el crecimiento tan bien como Aruoba y Diebold y mejor que varias alternativas de base. Finalmente, mostramos que nuestra extensión podría ser también utilizada para inferir los ciclos económicos de Estados Unidos de forma muy precisa.

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