Nationale Bank van Belgie
2008-06-17
Korte-termijnvoorspellingen van het bbp aan de hand van grote maandelijkse datasets - Een
evaluatie van de voorspellingskracht binnen een gesimuleerde real-time omgeving
door K. Barhoumi, S. Benk, R. Cristadoro, A. Den Reijer, A. Jakaitiene, P. Jelonek, A. Rua, G. Rünstler,
K. Ruth en C. Van Nieuwenhuyze
NBB Working Paper No 133 - Research Series
Deze Working Paper, die ook gepubliceerd werd in de reeks Occasional Working Papers van de ECB, bevat
de resultaten van het "team on short-term forecasting", een tijdelijke werkgroep bestaande uit
vertegenwoordigers van verscheidene centrale banken van het eurogebied en van nieuwe lidstaten, alsook
van de ECB. Het team beoogde de voorspellingskracht van de thans in het ESCB gebruikte modellen voor
de voorspellingen van het bbp voor de korte termijn te evalueren en te vergelijken.
Officiële ramingen van de bbp-groei worden met aanzienlijke vertraging bekendgemaakt. Voor het
eurogebied als geheel wordt het eerste officiële cijfer (flash-raming), zes weken na het einde van het
kwartaal gepubliceerd. Ondertussen moet de economische analyse worden gebaseerd op maandelijkse
indicatoren die tijdens het kwartaal beschikbaar worden, zoals bv. de industriële productie, de detailhandel
en de handel, enquêtes en monetaire en financiële informatie. Vermits zij de basis vormt van de
langeretermijnanalyse is de beoordeling van de huidige situatie van de economie een belangrijk element
binnen de macro-economische projecties.
Deze paper verricht een evaluatie van de voorspellingskracht van modellen die in centrale banken worden
gehanteerd voor het berekenen van voorspellingen van het bbp in het lopende kwartaal en in het volgende
kwartaal. Deze "bridge models" zijn ontworpen om publicaties van maandelijkse indicatoren om te zetten in
bbp-kwartaalcijfers. Daartoe beschouwt de paper een scala aan modellen, waaronder traditionele "bridge
equations" en dynamische factormodellen (met inbegrip van het algemeen dynamisch factormodel dat in
NBB WP 80 werd toegepast voor België). De hoofdkenmerken van de in deze paper toegelichte
evaluatiestudie kunnen als volgt worden samengevat. Eerst wordt de voorspellingskracht binnen de real-time
stroom van gepubliceerde gegevens onderzocht, waarbij rekening wordt gehouden met de niet-synchrone
bekendmaking van maandgegevens in de loop van het kwartaal. Ten tweede worden tien grote datasets
gebruikt. Naast het eurogebied als geheel worden datasets van zes eurolanden en van drie nieuwe lidstaten
van de Europese Unie gebruikt.
De belangrijkste conclusie voor de landen van het eurogebied is dat "bridge models", die tijdig maandelijkse
publicaties benutten, veel betere resultaten opleveren dan kwartaalmodellen. Daarvan presteren de
dynamische factormodellen, die een groot aantal gepubliceerde gegevens hanteren, over het algemeen
beter dan de gemiddelden van de traditionele "bridge equations". Anderzijds zijn de resultaten voor de
nieuwe lidstaten moeilijk te interpreteren. Alle modellen scoren vrij slecht ten opzichte van naïeve
referentiemodellen, maar, gezien de korte evaluatieperiode, kunnen de oorzaken ervan moeilijk achterhaald
worden.
Communicatie de Berlaimontlaan 14 tel. + 32 2 221 46 28 Ondernemingsnummer:
Nationale Bank van België n.v. 1000 Brussel www.nbb.be 0203.201.340 RPR Brussel
---- --