GDP nowcasting with ragged-edge data: a semi-parametric modeling - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Journal of Forecasting Année : 2010

GDP nowcasting with ragged-edge data: a semi-parametric modeling

Résumé

This paper formalizes the process of forecasting unbalanced monthly datasets in order to obtain robust nowcasts and forecasts of quarterly gross domestic product (GDP) growth rate through a semi-parametric modeling. This innovative approach lies in the use of non-parametric methods, based on nearest neighbors and on radial basis function approaches, to forecast the monthly variables involved in the parametric modeling of GDP using bridge equations. A real-time experience is carried out on euro area vintage data in order to anticipate, with an advance ranging from 6 to 1 months, the GDP flash estimate for the whole zone.
Ce papier propose une approche innovante, basée sur des méthodes non-paramétriques, pour prédire en temps réel le produit intérieur brut.
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halshs-00460461 , version 1 (01-03-2010)

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Citer

Laurent Ferrara, Dominique Guegan, Patrick Rakotomarolahy. GDP nowcasting with ragged-edge data: a semi-parametric modeling. Journal of Forecasting, 2010, 29 (1-2), pp.186-199. ⟨10.1002/for.1159⟩. ⟨halshs-00460461⟩
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