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Predicting Canadian recessions using dynamic probit modelling approaches

机译：使用动态概率模型方法预测加拿大的衰退

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This paper examines the ability of various financial and macroeconomic variables to forecast Canadian recessions. It evaluates four model specifications, including the advanced dynamic, autoregressive, dynamic autoregressive probit models as well as the conventional static probit model. The empirical results highlight several significant recession predictors, notably the government bond yield spread, growth rates of the housing starts, the real money supply and the composite index of leading indicators. Both the in-sample and out-of-sample results suggest that the forecasting performance of the four probit models is mixed. The dynamic and dynamic autoregressive probit models are better in predicting the duration of recessions while the static and autoregressive probit models are better in forecasting the peaks of business cycles. Hence, the advanced dynamic models and the conventional static probit model can complement one another to provide more accurate forecasts for the duration and turning points of business cycles.%Ce texte examine la capacité de différentes variables financières et macroéconomiques à prédire les récessions canadiennes On examine quatre spécifications du modèle probit -, le modèle dynamique avancé, le modèle autorégressif, le modèle dynamique autorégressif, ainsi que le modèle statique conventionnel. Les résultats empiriques soulignent plusieurs prédicteurs significatifs - notamment l'étalement des taux de rendement des obligations gouvernementales, les taux de croissance des mises en chantier des maisons, l'offre de monnaie réelle, et l'indice composite avancé. Les résultats à la fois pour des estimations basées sur l'échantillon ou hors-échantillon suggèrent que la performance prévisionnelle des quatre modèles probit n'est pas toujours cohérente. Les modèles dynamique et dynamique autorégressif performent mieux dans la prévision de la durée des récessions, alors que les modèles statique et autorégressif font un meilleur travail dans la prévision des sommets des cycles d'affaires. Les modèles dynamique avancé et conventionnel se complètent en ce qu'ils fournissent des données plus précises sur la durée et et les points tournants des cycles d'affaires.
机译：本文研究了各种金融和宏观经济变量预测加拿大衰退的能力。它评估了四个模型规范，包括高级动态，自回归，动态自回归概率模型以及常规的静态概率模型。实证结果强调了几个重要的经济衰退预测指标，特别是政府债券收益率差，房屋开工增长率，实际货币供应量和领先指标综合指数。样本内和样本外结果都表明四种概率模型的预测性能参差不齐。动态和动态自回归概率模型更好地预测了衰退的持续时间，而静态和自回归概率模型则更好地预测了经济周期的高峰。因此，先进的动态模型和传统的静态概率模型可以相互补充，以提供对业务周期的持续时间和转折点的更准确的预测。％Ce texte检查了差异变量金融和宏观经济学在加拿大的价格quadespécificationsdumodèleprobit-，法国现代动力，法国现代自动，法国现代自动，阿因斯国家法定公会。 Lesrésultats的经验丰富的实践者具有重大意义-义务政府债务证明书，Maisons croissance小姐蛋糕，monnaieréelle律师行和indice复合档案馆。预计将在baséessur l'échantillon或hors-échantillonsuggèrent上的演出，以最佳的方式在quas toujourscohérente演出。可以自动执行动态和动态自动执行的功能，可以使用代步车的静态和动态字体。竞赛合规性竞赛和合规性竞赛以及临时代表等巡回赛事的规则。

著录项

  • 来源
    《Canadian Journal of Economics》 |2011年第4期|p.1297-1330|共34页
  • 作者

    Lili Hao; Eric C.Y. Ng;

  • 作者单位

    Economic Research and Policy Analysis Branch, Industry Canada;

    Department of Economics, Chinese University of Hong Kong;

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