En bref

De nouvelles problématiques concernant la prévision en macroéconomie et en finance ont émergé au fur et à mesure que des banques de données plus larges et plus complexes ont vu le jour. Le Goupe PADGD au CIRANO suit deux pistes de recherche:

  • Nous adressons les gains en justesse de prévision dans des environnements "riches en données" dans lesquels le nombre de séries disponibles pour l'utilisation dans une prévision peuvent être dans les douzaines ou les centaines. La recherche se concentre sur les moyens utiles afin de résumer l'information dans des modèles de dimensions réduites tels que des modèles de facteurs, ou en combinant des modèles à l'aide de techniques telles que l'utilisation de modélisation bayésienne.
  • Nous avons exploré les effets potentiels sur nos modèles, procédures d'estimation et les évaluations causées par l'utilisation de données préliminaires qui sont révisées par la suite. Les études de données 'en temps réel' analysent les révisions apportées aux données mesurées dans de nombreuses "cuvées" de séries, et l'impact sur notre analyse économique. Ces trois dernières années, le CIRANO a été l'hôte de conférences sur ces données révisées, et nous continuerons dans notre lancée.
Cette page Web résume le travail entrepris au CIRANO dans trois domaines et contient les liens aux conférences et aux sources de données pertinentes. Veuillez nous contacter avec de l'information additionnelle qui pourrait être d'intérêt pour la communauté de recherche.

Membres CIRANO PADGD

Campbell, Bryan bryan.campbell@cirano.qc.ca 514-985-4000p4008 Concordia University
Galbraith, John W. john.galbraith@cirano.qc.ca 514-985-4000p3032 McGill University
Van Norden, Simon simon.van_norden@cirano.qc.ca 514-985-4000p3024 HEC Montréal

Cahiers scientifiques (8)

2010s-46 CS ++ Jan P. A. M. Jacobs et Simon van Norden. Lessons From the Latest Data on U.S. Productivity
2009s-36 CS John Galbraith et Simon van Norden. Calibration and Resolution Diagnostics for Bank of England Density Forecasts
2008s-28 CS John Galbraith et Simon van Norden. The Calibration of Probabilistic Economic Forecasts
2003s-01 CS Athanasios Orphanides et Simon van Norden. The Reliability of Inflation Forecasts Based on Output Gap Estimates in Real Time
2001s-46 CS Marc Brisson, Bryan Campbell et John Galbraith. Forecasting Some Low-Predictability Time Series Using Diffusion Indices
2001s-57 CS Athanasios Orphanides et Simon van Norden. The Unreliability of Output Gap Estimates in Real Time
99s-17 CS John Galbraith. Content Horizons for Forecasts of Economic Time Series
95s-08 CS Bryan Campbell et Eric Ghysels. An Empirical Analysis of the Canadian Budget Process

Conférences (12)

En bref

De nouvelles problématiques concernant la prévision en macroéconomie et en finance ont émergé au fur et à mesure que des banques de données plus larges et plus complexes ont vu le jour. Le Goupe PADGD au CIRANO suit deux pistes de recherche:

  • Nous adressons les gains en justesse de prévision dans des environnements "riches en données" dans lesquels le nombre de séries disponibles pour l'utilisation dans une prévision peuvent être dans les douzaines ou les centaines. La recherche se concentre sur les moyens utiles afin de résumer l'information dans des modèles de dimensions réduites tels que des modèles de facteurs, ou en combinant des modèles à l'aide de techniques telles que l'utilisation de modélisation bayésienne.
  • Nous avons exploré les effets potentiels sur nos modèles, procédures d'estimation et les évaluations causées par l'utilisation de données préliminaires qui sont révisées par la suite. Les études de données 'en temps réel' analysent les révisions apportées aux données mesurées dans de nombreuses "cuvées" de séries, et l'impact sur notre analyse économique. Ces trois dernières années, le CIRANO a été l'hôte de conférences sur ces données révisées, et nous continuerons dans notre lancée.
Cette page Web résume le travail entrepris au CIRANO dans trois domaines et contient les liens aux conférences et aux sources de données pertinentes. Veuillez nous contacter avec de l'information additionnelle qui pourrait être d'intérêt pour la communauté de recherche.


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