GDPNow è una previsione ufficiale della Fed di Atlanta o del presidente della Banca?
No, non è una previsione ufficiale della Fed di Atlanta, del suo presidente, del Federal Reserve System o del FOMC.
Si usa qualche giudizio per aggiustare le previsioni?
No. Una volta che il modello GDPNow inizia a prevedere la crescita del PIL per un particolare trimestre, il codice non sarà aggiustato fino a dopo la stima “anticipata”. Se miglioriamo il modello nel tempo, introdurremo i cambiamenti subito dopo la stima “anticipata” in modo che le previsioni per il trimestre successivo utilizzino una metodologia fissa per tutta la loro evoluzione.
Quando iniziano e finiscono i nowcast della crescita del PIL in un particolare trimestre?
I nowcast GDPNow della crescita reale del PIL in un particolare trimestre iniziano circa 90 giorni prima che venga rilasciata la stima “anticipata” della crescita del PIL per quel trimestre; finiscono l’ultimo giorno lavorativo con un rilascio di dati che GDPNow utilizza che precede la data di rilascio della stima anticipata della crescita del PIL del Bureau of Economic Analysis (BEA). Tranne dopo le revisioni annuali di riferimento o complete del PIL che si verificano tipicamente alla fine di luglio, i nowcast di GDPNow per un trimestre iniziano generalmente il giorno feriale successivo al rilascio della stima anticipata della crescita del PIL per il trimestre precedente. Dopo le revisioni complete o di riferimento del PIL, il nowcast iniziale di GDPNow per il trimestre successivo può essere ritardato di circa una settimana fino a quando la BEA rilascia “tabelle di dettaglio sottostanti” riviste per il National Income and Product Accounts.
Ad esempio, il nowcast iniziale di GDPNow della crescita del PIL reale nel primo trimestre del 2018 ha avuto luogo lunedì 29 gennaio 2018, il primo giorno feriale dopo venerdì 26 gennaio 2018, quando è stata rilasciata la stima anticipata della crescita del PIL reale nel quarto trimestre del 2017. Il nowcast finale di GDPNow della crescita del PIL reale nel primo trimestre del 2018 è stato fatto il 26 aprile 2018, e la stima anticipata della crescita del PIL reale nel primo trimestre del 2018 è stata rilasciata il 27 aprile 2018.
Con quale frequenza viene aggiornata la previsione GDPNow?
La previsione del modello viene aggiornata sei o sette volte al mese nei giorni feriali, con almeno uno dei seguenti sette rilasci di dati: Rapporto ISM sulla produzione, Commercio internazionale di beni e servizi (FT900), Commercio all’ingrosso, Rapporto mensile sul commercio al dettaglio, Nuove costruzioni residenziali, Rapporto anticipato sui produttori di beni durevoli e Reddito personale e uscite. Altri dati rilasciati, come la produzione industriale e l’utilizzo della capacità e le vendite di case esistenti, sono incorporati nel modello e il loro impatto sulla previsione del modello sarà mostrato il giorno della settimana successiva con uno dei dati rilasciati. Le previsioni proprietarie di Blue Chip Economic Indicators e Blue Chip Financial Forecasts mostrate nel grafico sono disponibili presso Aspen Publishers.
Come posso accedere alle previsioni storiche del modello GDPNow?
Queste previsioni sono disponibili in questo foglio di calcolo scaricabile. Vedere la scheda “ReadMe” nel foglio di calcolo per i collegamenti ipertestuali alle previsioni storiche e altri dati per il modello. In particolare, la scheda “TrackingDeepArchives” ha le previsioni per il periodo 2011:Q3-2014:Q1 (prima che il modello entrasse in funzione), la scheda “TrackingArchives” ha le previsioni dal 2014:Q2 fino all’ultimo trimestre per il quale è stata rilasciata una stima anticipata del PIL dalla BEA, e la scheda “TrackRecord” ha un confronto delle previsioni storiche del modello GDPNow con le attuali stime “anticipate” di crescita del PIL reale dalla BEA.
Dove posso leggere i metodi e i dati di origine utilizzati nel modello?
Una descrizione dettagliata è data in un documento di lavoro che descrive il modello. Per riassumere, il manuale NIPA della BEA fornisce una documentazione molto dettagliata sia sui dati sorgente che sui metodi usati per stimare le sottocomponenti del PIL. Il defunto economista Lawrence Klein, vincitore del premio Nobel, è stato il pioniere di molti dei metodi di “equazione ponte” utilizzati per fare previsioni a breve termine della crescita del PIL utilizzando questi dati di partenza; un documento del 1989 di cui è coautore con E. Sojo descrive l’approccio. Kathleen Navin, un’economista di Macroeconomic Advisers, fornisce una visione a volo d’uccello che illustra come utilizzare un approccio di equazione ponte nella pratica per migliorare le previsioni del PIL in questa presentazione del 2017. Le tecniche econometriche utilizzate nel nostro modello GDPNow sono state pesantemente adattate dai modelli di nowcasting del PIL descritti in un articolo del 1996 della Minneapolis Fed Quarterly Review di Preston J. Miller e Daniel M. Chin e in un articolo del 2008 di David Small del Board e degli economisti Domenico Giannone e Lucrezia Reichlin.
Dove posso trovare previsioni alternative della crescita del PIL?
Per le previsioni dei modelli di altre Reserve Banks, vedi il New York Fed Nowcasting Report, il St. Louis Fed Economic News Index: Real GDP Nowcast, il Philadelphia Research Intertemporal Stochastic Model (PRISM), e il modello di previsione della Federal Reserve Bank of Cleveland per la crescita del PIL basato sulla pendenza della curva dei rendimenti. Moody’s Analytics e Now-Casting.com producono previsioni del PIL a breve termine con modelli proprietari. Per le previsioni basate su sondaggi, vedi il sondaggio trimestrale della Fed di Filadelfia sui previsori professionisti, che include le previsioni del PIL reale e dei suoi principali sottocomponenti. L’Economic Forecasting Survey del Wall Street Journal ha cadenza mensile, e il sondaggio Rapid Update di Moody’s Analytics/CNBC ha luogo generalmente più volte alla settimana. Nessuna di queste indagini include previsioni dei sottocomponenti del PIL.
Quanto sono accurate le previsioni di GDPNow? Sono più accurate delle previsioni “professionali”?
Il grafico sottostante mostra le previsioni in tempo reale di GDPNow fatte appena prima del rilascio della stima iniziale del tasso di crescita annualizzato del PIL reale insieme alle stime iniziali dell’U.S. Bureau of Economic Analysis.
Da quando abbiamo iniziato a seguire la crescita del PIL con versioni di questo modello nel 2011, l’errore assoluto medio delle previsioni finali di GDPNow è di 0,81 punti percentuali. L’errore quadratico medio delle previsioni è di 1,24 punti percentuali. Queste misure di precisione coprono le stime iniziali per il 2011:Q3-2020:Q4. Alcune ulteriori analisi degli errori di previsione di GDPNow sono disponibili nei post di macroblog che si trovano qui e qui. Abbiamo apportato alcuni miglioramenti al modello rispetto alle sue versioni precedenti, e le previsioni del modello sono diventate più accurate nel tempo (il track record completo è qui). Quando si effettua il back-testing con i dati rivisti, l’errore quadratico medio della previsione fuori campione del modello con la stessa copertura di dati che un analista avrebbe appena prima della stima “anticipata” è di 1,15 punti percentuali per il periodo 2000:Q1-2013:Q4. La figura sottostante mostra come le previsioni diventano più accurate man mano che l’intervallo tra la data in cui la previsione viene fatta e la prossima data di rilascio del PIL si restringe.
In generale, queste metriche di accuratezza non forniscono prove convincenti che il modello sia più accurato dei previsori professionisti. Il modello sembra cavarsela bene rispetto ad altri modelli statistici convenzionali.
Come vengono gestite le revisioni dei dati che non si riflettono ancora nell’ultima pubblicazione del PIL?
In generale, il modello non cerca di anticipare come i dati rilasciati dopo l’ultima relazione sul PIL influenzeranno le revisioni fatte nella prossima pubblicazione del PIL. L’eccezione è la sottocomponente “variazione delle scorte private”, dove le revisioni alla lettura del trimestre precedente influenzano la crescita del PIL nel trimestre corrente. Gli utenti della previsione GDPNow dovrebbero generalmente usare le previsioni del cambiamento nelle “esportazioni nette” e il cambiamento nella “variazione delle scorte private”, e non le previsioni dei livelli. Le revisioni delle vendite al dettaglio sono usate per anticipare le revisioni delle spese reali mensili nel “gruppo di controllo PCE” e le revisioni degli inizi delle abitazioni sono usate per anticipare le revisioni del valore mensile delle spese di costruzione residenziale privata messe in atto.
Condivide il suo codice?
A questo punto, no. Tuttavia, il foglio di calcolo Excel fornisce i dettagli numerici – compresi i dati grezzi e i parametri del modello – su come i dati mensili si traducono in previsioni dei sottocomponenti del PIL.
Quali sono le differenze tra GDPNow e i modelli FRBNY Nowcast? Perché i due modelli hanno previsioni diverse?
Il modello FRBNY Nowcast di crescita del PIL reale è basato su un modello dinamico di fattori descritto in questo post del blog di Liberty Street. Il Chicago Fed National Activity Index e l’Aruoba-Diebold-Scotti Business Conditions Index sono entrambi indicatori di attività economica stimati da modelli di fattori. L’ultimo nowcast dal modello FRBNY Nowcast insieme ad alcuni Q&A correlati è disponibile qui.
Anche il GDPNow della Fed di Atlanta usa un modello dinamico a fattori basato su un modello di uno degli economisti della Fed di New York che è stato coautore del blog di Liberty Street, ma usa il fattore solo come input per riempire i dati sorgente mensili del PIL che devono ancora essere rilasciati. Le stime di questo fattore dinamico sono disponibili nella scheda Fattore di questo file Excel.
I dati sorgente mensili sono poi utilizzati per stimare i sottocomponenti del PIL, che sono poi aggregati fino a un nowcast di crescita del PIL reale. Oltre a un modello dinamico dei fattori, GDPNow utilizza diverse altre tecniche econometriche, tra cui “equazioni ponte” e autoregressioni vettoriali bayesiane, per fare il nowcast delle sottocomponenti del PIL. I metodi esatti sono descritti in questo documento di lavoro. I dettagli numerici – compresi i dati grezzi e i parametri del modello – che traducono i dati mensili in nowcast delle sottocomponenti del PIL nell’ultima previsione GDPNow sono disponibili in questo file Excel (vedi la scheda ReadMe).