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Mixed-frequency approaches to nowcasting GDP: An application to Japan

机译：混合频率达到GDP：日本的应用

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摘要

In this paper, we discuss the approaches to nowcasting Japan's GDP quarterly growth rates, comparing a variety of mixed frequency approaches including a bridge equation approach, Mixed-Data Sampling (MIDAS) and factor-augmented version of these approaches. In doing so, we examine the usefulness of a novel sparse principal component analysis (SPCA) approach in extracting factors from the dataset. We also discuss the usefulness of forecast combination, considering various ways to combine forecasts from models and surveys. Our findings are summarized as follows. First, some of the mixed frequency models discussed in this paper record out-of-sample performance superior to a naive constant growth model. Second, albeit small, the SPCA approach of extracting factors improves predictive power compared with traditional principal component approach. Furthermore, we find that there is a gain from combining model forecasts and professional survey forecasts.
机译：在本文中，我们讨论了日本GDP季度增长率的近视步，比较了各种混合频率方法，包括桥式方程方法，混合数据采样（MIDAS）和这些方法的因子增强版。 在这样做时，我们研究了新型稀疏主成分分析（SPCA）方法在数据集中提取因子中的有用性。 考虑到各种方法来讨论预测组合的有用性，考虑到各种方法可以将预测与模型和调查组合起来。 我们的调查结果总结如下。 首先，本文讨论的一些混合频率模型在本文中讨论的是优于天真恒生生长模型的样本性能。 其次，尽管如此，与传统的主要成分方法相比，提取因子的SPCA的提取方法提高了预测功率。 此外，我们发现，组合模型预测和专业调查预测的增益。

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