Bayesian VAR forecasts, survey information and structural change in the euro area

• Gergely Ganics ^[1] ; Florens Odendahl ^[2]
  1. [1] Banco de España
  2. [2] Banco de Francia
• Localización: Documentos de trabajo - Banco de España, ISSN 0213-2710, Nº 48, 2019, págs. 1-74
• Idioma: inglés
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• Resumen
  • español

    Incorporamos información externa, extraída de la encuesta «Survey of Professional Forecasters» del Banco Central Europeo, en las predicciones de un VAR Bayesiano, utilizando entropic tilting y soft conditioning. Las previsiones condicionales resultantes mejoran significativamente los pronósticos puntuales y de densidad del BVAR simple. Es importante destacar que no restringimos las predicciones en un horizonte trimestral específico, sino sus posibles trayectorias en varios horizontes de modo conjunto, debido a que la información de la encuesta se presenta en forma de expectativas a uno y dos años. Además de mejorar la precisión de la variable a la que nos dirigimos, los efectos indirectos sobre las demás variables son relevantes en tamaño y estadísticamente significativos. En el documento vemos que el BVAR simple muestra un sesgo positivo para el crecimiento del PIB después de la crisis financiera, y nuestros resultados proporcionan evidencia de que los pronósticos de las encuestas pueden ayudar a mitigar los efectos de los saltos estructurales en el desempeño de los pronósticos de un modelo macroeconométrico corriente. Además, proporcionamos evidencia de un VAR con parámetros variables en el tiempo inestable, especialmente durante y después de la reciente Gran Recesión.

  • English

    We incorporate external information extracted from the European Central Bank’s Survey of Professional Forecasters into the predictions of a Bayesian VAR, using entropic tilting and soft conditioning. The resulting conditional forecasts significantly improve the plain BVAR point and density forecasts. Importantly, we do not restrict the forecasts at a specific quarterly horizon, but their possible paths over several horizons jointly, as the survey information comes in the form of one- and two-year-ahead expectations. Besides improving the accuracy of the variable that we target, the spillover effects on “other-than-targeted” variables are relevant in size and statistically significant. We document that the baseline BVAR exhibits an upward bias for GDP growth after the financial crisis, and our results provide evidence that survey forecasts can help mitigate the effects of structural breaks on the forecasting performance of a popular macroeconometric model. Furthermore, we provide evidence of unstable VAR dynamics, especially during and after the recent Great Recession.