ESSAYS ON MACROECONOMIC FORECASTING

Resumen

Esta tesis es una colección de tres ensayos empíricos con un enfoque en la previsión. El primer_x000D_ capítulo se centra en una importante tarea de política como previsión de la inflación. El trabajo_x000D_ tiene como objetivo investigar como la dinámica del ciclo económico puede afectar la distribución de_x000D_ las previsiones de inflación. El segundo capítulo considera dos modelos econométricos utilizados en_x000D_ la literatura de predicción inmediata y propone una comparación con una aplicación al PIB italiano._x000D_ El último capítulo se centra en la previsión de los efectos de las emisiones de datos macroeconómicos_x000D_ sobre los tipos de cambio._x000D_ El primer capítulo estudia como el ciclo económico afecta la distribución condicional de las previsiones_x000D_ de inflación de la zona del euro. Utilizando un enfoque de regresión de cuantiles, estimo_x000D_ la distribución condicional de la inflación para mostrar su evolución a lo largo del tiempo, lo que_x000D_ permite asimetrías entre cuantiles. Documentamos la evidencia de los riesgos a la baja de la inflación_x000D_ que varían en relación con la evolución del estado de la economía, mientras que el riesgo alcista se_x000D_ mantiene relativamente estable en el tiempo. También encuentro que esta evidencia caracteriza parcialmente_x000D_ la distribución correspondiente derivada de la Encuesta de pronosticadores profesionales_x000D_ del BCE._x000D_ El segundo capítulo propone dos modelos econométricos multivariados que consideran dos características_x000D_ importantes en la literatura de predicción inmediata, como datos oportunos y de alta_x000D_ frecuencia, para predecir el PIB italiano, a saber, un modelo de factor dinámico y un VAR bayesiano_x000D_ de frecuencia mixta. Un ejercicio pseudo fuera de muestra demonstra tres resultados principales:_x000D_ (i) ambos modelos superan considerablemente a un estándar de referencia univariante estándar; (ii)_x000D_ el modelo de factor dinámico resulta ser más confiable al final del período de pronóstico mientras_x000D_ que el BVAR de frecuencia mixta parece superior con un conjunto de información incompleto; (iii)_x000D_ la superioridad del pronóstico general del modelo de factor dinámico se debe principalmente a su_x000D_ capacidad para captar la gravedad de los episodios de recesión._x000D_ Finalmente, el tercer capítulo, escrito conjuntamente con Luca Brugnolini y Antonello D’Agostino,_x000D_ investiga la posible predecibilidad de las sorpresas macroeconómicas y sus efectos sobre los tipos de_x000D_ cambio. En particular, analizamos dos de los lanzamientos de datos más importantes que afectan_x000D_ el mercado financiero de EE. UU., Es decir, el cambio en el nivel de empleo nómina no agrícola_x000D_ (NFP) y el índice de manufactura publicado por el Instituto de Gerencia de Abastecimiento (ISM)._x000D_ Examinamos el componente inesperado de estos dos, medido por la desviación de la publicación real_x000D_ del Consenso de Bloomberg. Lo etiquetamos como la sorpresa del mercado e investigamos si su_x000D_ estructura es parcialmente predecible y en qué casos. En segundo lugar, utilizamos datos de alta_x000D_ frecuencia en el eurodólar como laboratorio para estudiar el efecto de estas sorpresas. Mostramos_x000D_ en un marco de regresión que, aunque el ajuste dentro de la muestra es suficientemente bueno, el_x000D_ rendimiento se deteriora en un entorno fuera de muestra porque un modelo ingenuo difícilmente puede_x000D_ superarse en una ventana de sesenta minutos después del lanzamiento. Para terminar, demostramos_x000D_ que bajo ciertas circunstancias existe una estructura que puede ser explotada y brindamos un marco_x000D_ para aprovecharla.

Fecha de lectura	11 oct 2018
Idioma original	Inglés
Supervisor	Luca Gambetti (Director/a)