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Nowcasting GDP Growth for Small Open Economies with a Mixed-Frequency Structural Model

机译：具有混合频率结构模型的小型开放经济的GDP增长

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This paper proposes a mixed-frequency small open economy structural model, in which the structure comes from a New Keynesian dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model. An aggregation rule is proposed to link the latent aggregator to the observed quarterly output growth via aggregation. The resulting state-space model is estimated by the Kalman filter and the estimated current aggregator is used to nowcast the quarterly GDP growth. Taiwanese data from January 1998 to December 2015 are used to illustrate how to implement the technique. The DSGE-based mixed-frequency model outperforms the reduced-form mixed-frequency model and the MIDAS model on nowcasting Taiwan's quarterly GDP growth.
机译：本文提出了一种混合频率小开放经济结构模型，其中结构来自新的凯恩斯动态随机通用均衡（DSGE）模型。建议通过聚合将潜在聚合器链接到观察到的季度输出增长。由卡尔曼滤波器估计所得到的状态空间模型，估计的当前聚合器用于达到季度GDP增长。 2015年1月至2015年12月的台湾数据用于说明如何实施技术。基于DSGE的混合频率模型优于截至截止日本季度GDP增长的减少的混合频率模型和迈纳斯模型。

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