Essays in economic forecasting

Abstract

This thesis consists of three chapters on forecasting techniques in economics. In chapter 1, I use copulas to estimate multivariate density forecasts based on univariate densities from survey data. Survey-based predictions are often competitive to time series models in their forecasting performance but have a univariate focus and my estimation strategy exploits the information in the surveys’ marginal densities. I subsequently demonstrate the importance of the multivariate aspect for forecasters. In chapter 2, we propose novel tests for forecast rationality, which are robust under the presence of Markov switching. Existing tests focus on constant out-of-sample performances or use non-parametric techniques; consequently, they may lack power against the alternative of discrete switches. Investigating the Blue Chip Fi-nancial Forecasts, we find evidence against forecast unbiasedness during periods of monetary easing. Chapter 3 provides an empirical investigation of the real-time forecasting performance of quantile regressions for predicting diferent vintages of real US GDP growth. My results indicate that quantile regressions are competitive to current benchmark models and that the insample estimation strategy matters for the performance concerning difrent data vintages.

Esta tesis consta de tres capítulos sobre métodos predictivos en economía. El primer capítulo propone el uso de cópulas para la elaboración de previsiones de distribuciones multivariantes utilizando datos de encuestas sobre distribuciones univariantes. Las previsiones basadas en sondeos son, a menudo, equiparables a las obtenidas por modelos de series temporales, pero sólo hay datos disponibles para distribuciones univariantes. La estrategia de estimación propuesta utiliza la información de las distribuciones univariantes de los sondeos. Posteriormente queda demostrada la importancia de la perspectiva multivariante en la elaboración de previsiones. El segundo capítulo propone nuevos tests para evaluar la racionalidad de las previsiones, los cuales, resultan sólidos bajo la presencia de Markov switching. En comparación, los tests existentes se centran en probar la prueba entera o usan técnicas no-paramétricas y tienen menos poder contra la alternativa de cambios discretos. Mediante la investigación empírica de la racionalidad del las previsiones del Blue Chip Financial Forecasts, se encuentra evidencia a favor de la hipótesis de un sesgo con Markov switching durante los periodos de relajación monetaria. El tercer capítulo es una investigación empírica de la eficacia del modelo de regresión de cuantiles para prever en tiempo real el crecimiento del PIB estadounidense. Los resultados obtenidos indican que dicho modelo es comparable a los modelos de referencia actuales y que la estrategia de estimación aplicada con diferentes muestras de datos influye los resultados.