Business surveys modelling with Seasonal-Cyclical Long Memory models - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Accéder directement au contenu
Autre Publication Scientifique Année : 2008

Business surveys modelling with Seasonal-Cyclical Long Memory models

Résumé

Business surveys are an important element in the analysis of the short-term economic situation because of the timeliness and nature of the information they convey. Especially, surveys are often involved in econometric models in order to provide an early assessment of the current state of the economy, which is of great interest for policy-makers. In this paper, we focus on non-seasonally adjusted business surveys released by the European Commission. We introduce an innovative way for modelling those series taking the persistence of the seasonal roots into account through seasonal-cyclical long memory models. We empirically prove that such models produce more accurate forecasts than classical seasonal linear models.
Les enquêtes concernant l'activité économique sont un élément important dans l'analyse de la situation économique à court terme. Ces enquêtes ont souvent fait l'objet d'analyse économétrique afin de fournir des indications précises sur l'état actuel de la situation économique. Dans ce document, nous nous intéressons à des enquêtes effectuées par la Commission Européenne (commerce de détail et construction). On introduit une nouvelle approche pour modéliser ces séries. La modélisation proposée permet d'associer de la persistance aux racines saisonnières grâce aux modèles Longue mémoire à saisonnalité cyclique. Grâce aux prévisions obtenues à l'aide de ces modèles, nous montrons que notre méthode améliore largement les méthodes classiques basées sur des modèles saisonniers linéaires.
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Dates et versions

halshs-00277379 , version 1 (06-05-2008)

Identifiants

  • HAL Id : halshs-00277379 , version 1

Citer

Laurent Ferrara, Dominique Guegan. Business surveys modelling with Seasonal-Cyclical Long Memory models. 2008. ⟨halshs-00277379⟩
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