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[pt] NOWCASTING DE PIB COM MODELOS DE MACHINE LEARNING: EVIDÊNCIA DOS EUA / [en] NOWCASTING GDP WITH MACHINE LEARNING MODELS: EVIDENCE FROM THE USLUCAS SEABRA MAYNARD DA SILVA 25 May 2020 (has links)
[pt] O presente trabalho investiga o uso de métodos de Machine Learning
(ML) para efetuar estimativas para o trimestre corrente (nowcasts) da taxa
de crescimento do PIB Real dos EUA. Esses métodos conseguem lidar
com um grande volume de dados e séries com calendários de publicação
dessincronizados, e os nowcasts são atualizados cada vez que novos dados
são publicados ao longo do trimestre. Um exercício pseudo-out-of-sample
é proposto para avaliar a performance de previsão e analisar o padrão
de seleção de variável desses modelos. O método de ML que merece o
maior destaque é o Target Factor, que supera o usualmente adotado DFM
para alguns vintages dentro do trimestre. Ademais, as variáveis selecionadas
apresentam consistência entre os modelos e com a intuição. / [en] This paper examines the use of Machine Learning (ML) models to
compute estimates of current-quarter US Real GDP growth rate (nowcasts).
These methods can handle large data sets with unsynchronized release
dates, and nowcasts are updated each time new data are released along the
quarter. A pseudo-out-of-sample exercise is proposed to assess forecasting
performance and to analyze the variable selection pattern of these models.
The ML method that deserves more attention is the Target Factor, which
overcomes the usually adopted dynamic factor model for some predictions
vintages in the quarter. We also analyze the variables selected, which are
consistent between models and intuition.
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[en] ON THE MISSING DISINFLATION PUZZLE: A DATA-DRIVEN APPROACH / [pt] SOBRE O MISSING DISINFLATION PUZZLE: UMA ABORDAGEM COM APRENDIZADO DE MÁQUINA23 September 2021 (has links)
[pt] O presente trabalho investiga as potenciais explicações para o fenômeno do Missing Disinflation Puzzle. Nós montamos uma base de dados contendo apenas variáveis associadas com o fenômeno, e utilizamos métodos de Machine Learning para calcular estimativas para a inflação do Consumer Price Index durante o período de interesse. Esses métodos podem lidar com bases de dados extensas, e realizar seleção de variáveis. Um exercício de seleção de melhores modelos utilizando a técnica de Model Confidence Set sobre previsões pseudo out-of-sample é proposto. Nós analisamos o padrão de seleção de variáveis entre os melhores modelos selecionados e encontramos evidência a favor das explicações associadas ao uso de diferentes métricas de expectativas de inflação - em especial aquelas ligadas a pesquisas feitas com consumidores. / [en] This paper examines the potential explanations for the Missing Disinflation Puzzle (MDP). We construct a data set containing only variables associated with the puzzle, and use of Machine Learning (ML) methods to
compute estimates for U.S. Consumer Price Index inflation over the period of interest. These methods can handle large data sets, and perform variable selection. A model selection exercise using Model Confidence Set over pseudo-out-of-sample forecasts is proposed to assess forecasting performance and to analyze the variable selection pattern of these models. We analyze the variable selection performed by the best models and find evidence for explanations associated with different metrics for inflation expectations - in particular those linked to consumers surveys.
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