Je GDPNow oficiální prognózou atlantského Fedu nebo prezidenta banky?
Ne, není to oficiální prognóza atlantského Fedu, jeho prezidenta, Federálního rezervního systému ani FOMC.
Používá se k úpravě prognóz nějaký úsudek?
Ne. Jakmile model GDPNow začne předpovídat růst HDP pro určité čtvrtletí, kód se upraví až po „předběžném“ odhadu. Pokud budeme model v průběhu času vylepšovat, zavedeme změny hned po „předběžném“ odhadu, takže prognózy pro následující čtvrtletí budou po celý svůj vývoj používat pevnou metodiku.
Kdy začnou a skončí nowcasts růstu HDP v určitém čtvrtletí?
GDPNow nowcasts reálného růstu HDP v určitém čtvrtletí začínají přibližně 90 dní před zveřejněním „předběžného“ odhadu růstu HDP pro dané čtvrtletí; končí v poslední pracovní den se zveřejněním údajů, které GDPNow využívá a které předchází datu zveřejnění předběžného odhadu růstu HDP Úřadu pro ekonomickou analýzu (BEA). S výjimkou ročních referenčních nebo komplexních revizí HDP, ke kterým obvykle dochází koncem července, začínají nowcasts GDPNow pro dané čtvrtletí zpravidla v pracovní den následující po zveřejnění předběžného odhadu růstu HDP za předchozí čtvrtletí. Po komplexních nebo srovnávacích revizích HDP se počáteční nowcast HDPNow pro následující čtvrtletí může opozdit přibližně o týden, dokud BEA nezveřejní revidované „základní podrobné tabulky“ pro národní účty příjmů a produktů.
Například počáteční nowcast HDPNow pro růst reálného HDP v prvním čtvrtletí roku 2018 se uskutečnil v pondělí 29. ledna 2018, tedy první pracovní den po pátku 26. ledna 2018, kdy byl zveřejněn předběžný odhad růstu reálného HDP za čtvrté čtvrtletí roku 2017. Konečná prognóza růstu reálného HDP v prvním čtvrtletí roku 2018 byla provedena 26. dubna 2018, přičemž předběžný odhad růstu reálného HDP v prvním čtvrtletí roku 2018 byl zveřejněn 27. dubna 2018.
Jak často je prognóza GDPNow aktualizována?
Modelová prognóza je aktualizována šestkrát až sedmkrát měsíčně ve všední dny, přičemž nejméně jedna aktualizace následuje po zveřejnění sedmi údajů: Zprávu ISM o podnikání ve zpracovatelském průmyslu, Mezinárodní obchod se zbožím a službami v USA (FT900), Velkoobchod, Měsíční zprávu o maloobchodu, Novou bytovou výstavbu, Předběžnou zprávu o výrobcích zboží dlouhodobé spotřeby a Osobní příjmy a výdaje. Do modelu jsou zahrnuty i další zveřejňované údaje, jako jsou Průmyslová výroba a využití kapacit a Prodeje existujících domů, a jejich dopad na prognózu modelu se projeví v následující pracovní den s některým ze zveřejňovaných údajů. Vlastní prognózy Blue Chip Economic Indicators a Blue Chip Financial Forecasts zobrazené v grafu jsou k dispozici u vydavatelství Aspen Publishers.
Jak se dostanu k historickým prognózám z modelu GDPNow?
Tyto prognózy jsou k dispozici v této tabulce ke stažení. V záložce „ReadMe“ v tabulce naleznete hypertextové odkazy na historické prognózy a další údaje k modelu. Konkrétně na kartě „TrackingDeepArchives“ jsou k dispozici prognózy za období 2011:Q3-2014:Q1 (před spuštěním modelu), na kartě „TrackingArchives“ jsou k dispozici prognózy za období 2014:Q2 až do posledního čtvrtletí, za které byl zveřejněn předběžný odhad HDP od BEA, a na kartě „TrackRecord“ je srovnání historických prognóz modelu GDPNow se skutečnými „předběžnými“ odhady růstu reálného HDP od BEA.
Kde se mohu dočíst o metodách a zdrojových datech použitých v modelu?
Podrobný popis je uveden v pracovním dokumentu popisujícím model. Souhrnně lze říci, že příručka NIPA BEA poskytuje velmi podrobnou dokumentaci jak ke zdrojovým údajům, tak k metodám používaným při odhadu dílčích složek HDP. Zesnulý nositel Nobelovy ceny za ekonomii Lawrence Klein byl průkopníkem mnoha metod „překlenovací rovnice“ používaných pro tvorbu krátkodobých prognóz růstu HDP s využitím těchto zdrojových údajů; tento přístup popisuje článek z roku 1989, jehož je spoluautorem spolu s E. Sojou. Kathleen Navinová, ekonomka společnosti Macroeconomic Advisers, v této prezentaci z roku 2017 poskytuje pohled z ptačí perspektivy, který ilustruje, jak lze přístup založený na překlenovací rovnici využít v praxi ke zlepšení prognóz HDP. Ekonometrické techniky použité v našem modelu GDPNow byly do značné míry převzaty z modelů nowcastingu HDP popsaných v článku Prestona J. Millera a Daniela M. China v Minneapolis Fed Quarterly Review z roku 1996 a v článku Davida Smalla a ekonomů Domenica Giannoneho a Lucrezie Reichlinové z roku 2008.
Kde najdu alternativní prognózy růstu HDP?
Modelové prognózy ostatních rezervních bank najdete v New York Fed Nowcasting Report, St Louis Fed Economic News Index: Reálný HDP Nowcast, Philadelphia Research Intertemporal Stochastic Model (PRISM) a model Federální rezervní banky v Clevelandu pro předpověď růstu HDP založený na sklonu výnosové křivky. Společnosti Moody’s Analytics a Now-Casting.com vytvářejí vlastní modelové krátkodobé prognózy HDP. Prognózy založené na průzkumech jsou uvedeny ve čtvrtletním průzkumu profesionálních prognostiků filadelfského Fedu, který zahrnuje prognózy reálného HDP a jeho hlavních dílčích složek. Průzkum ekonomických prognóz deníku Wall Street Journal probíhá jednou měsíčně a průzkum Moody’s Analytics/CNBC Rapid Update zpravidla několikrát týdně. Ani jeden z těchto průzkumů nezahrnuje prognózy dílčích složek HDP.
Jak přesné jsou prognózy GDPNow? Jsou přesnější než „profesionální“ prognózy?
Níže uvedený graf ukazuje prognózy GDPNow v reálném čase provedené těsně před zveřejněním počátečního odhadu anualizovaného tempa růstu reálného HDP spolu s počátečními odhady amerického Úřadu pro ekonomickou analýzu.
Od roku 2011, kdy jsme začali sledovat růst HDP pomocí verzí tohoto modelu, činí průměrná absolutní chyba konečných prognóz GDPNow 0,81 procentního bodu. Střední kvadratická chyba prognóz činí 1,24 procentního bodu. Tyto míry přesnosti zahrnují počáteční odhady pro období 2011:3-2020:4. Některé další analýzy chyb prognóz GDPNow jsou k dispozici v příspěvcích na makroblogu umístěných zde a zde. Oproti dřívějším verzím modelu jsme provedli některá vylepšení a prognózy modelu se postupem času zpřesňovaly (kompletní přehled je zde). Při zpětném testování s revidovanými údaji činí střední kvadratická chyba prognózy modelu mimo vzorek se stejným pokrytím údajů, jaké by měl analytik těsně před „předběžným“ odhadem, 1,15 procentního bodu za období 2000:Q1-2013:Q4. Následující obrázek ukazuje, jak se prognózy stávají přesnějšími s tím, jak se zužuje interval mezi datem sestavení prognózy a nadcházejícím datem zveřejnění HDP.
Celkově tyto ukazatele přesnosti nepodávají přesvědčivý důkaz, že model je přesnější než profesionální prognostici. Zdá se však, že model si vede dobře ve srovnání s ostatními běžnými statistickými modely.
Jak jsou zpracovávány revize údajů, které ještě nebyly promítnuty do posledního zveřejnění HDP?
Model se obecně nesnaží předvídat, jak zveřejnění údajů po poslední zprávě o HDP ovlivní revize provedené v nadcházejícím zveřejnění HDP. Výjimkou je dílčí složka „změna soukromých zásob“, kde revize údajů za předchozí čtvrtletí ovlivňují růst HDP v aktuálním čtvrtletí. Uživatelé prognózy GDPNow by měli obecně používat prognózy změny „čistého vývozu“ a změny „změny soukromých zásob“, nikoli prognózy jejich úrovní. Revize maloobchodních tržeb se používají k předvídání revizí reálných měsíčních výdajů v „kontrolní skupině PCE“ a revize započatého bydlení se používají k předvídání revizí měsíční hodnoty výdajů na soukromou bytovou výstavbu, která byla uvedena do provozu.
Sdílíte svůj kód?
V tuto chvíli ne. V tabulce v Excelu jsou však uvedeny číselné údaje – včetně výchozích dat a parametrů modelu – jak se měsíční údaje promítají do prognóz dílčích složek HDP.
Jaké jsou rozdíly mezi modely GDPNow a FRBNY Nowcast? Proč se předpovědi těchto dvou modelů liší?
Model FRBNY Nowcast pro růst reálného HDP je založen na modelu dynamických faktorů, který je popsán v tomto příspěvku na blogu Liberty Street. Národní index aktivity chicagského Fedu a Aruoba-Diebold-Scottiho index podnikatelských podmínek jsou ukazatele ekonomické aktivity odhadované na základě faktorových modelů. Nejnovější prognóza z modelu FRBNY Nowcast spolu s některými souvisejícími Q&A je k dispozici zde.
Prognóza HDPNow atlantského Fedu také používá dynamický faktorový model založený na modelu jednoho z ekonomů newyorského Fedu, který je spoluautorem tohoto příspěvku na blogu Liberty Street – ale používá faktor pouze jako vstup pro doplnění dosud nezveřejněných měsíčních zdrojových údajů o HDP. Odhady tohoto dynamického faktoru jsou k dispozici na kartě Faktor v tomto souboru aplikace Excel.
Měsíční zdrojové údaje jsou pak použity k odhadu dílčích složek HDP, které jsou následně agregovány do nowcastu růstu reálného HDP. Kromě dynamického faktorového modelu používá GDPNow k nowcastu dílčích složek HDP několik dalších ekonometrických technik, včetně „překlenovacích rovnic“ a bayesovské vektorové autoregrese. Přesné metody jsou popsány v tomto pracovním dokumentu. Numerické podrobnosti – včetně výchozích dat a parametrů modelu -, které převádějí měsíční údaje do nowcastů dílčích složek HDP v poslední prognóze GDPNow, jsou k dispozici v tomto souboru Excel (viz záložka ReadMe).
.