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Abstract: In this study the authors compare the information content of alternative monetary aggregates with respect to total spending in the economy, using data for Canada. The analysis considers 46 monetary measures, about half of which constitute conventional summation aggregates, while the remainder are superlative indices of monetary services based on the Fisher Ideal formula. The methodology follows a natural sequence in which the information set used to predict total spending is gradually expanded, beginning with lagged total spending itself, followed by the monetary aggregates, then other financial variables such as interest rates, exchange rates, and stock prices. Finally, the information loss due to monetary aggregation is tested by decomposing a broad and informative aggregate into its components, within a multivariate indicator model. All of the competing models are tested against one another, using the encompassing principle of Hendry and Richard (1982), and then evaluated by means of standard stability tests, one-period-ahead in-sample forecasting, and post-sample simulation.

Résumé: Dans cette étude, les auteurs comparent l'information que différents agrégats monétaires contiennent sur l'évolution de la dépense globale. Leur analyse fondée sur des données pour le Canada vise quarante-six mesures de la masse monétaire, dont environ la moitié sont des agrégats conventionnels obtenus par addition, et l'autre moitié des agrégats « superlatifs » établis selon la formule Fisher Ideal. La méthode retenue suit un ordre naturel, en ce sens que le nombre de variables servant à prévoir l'évolution de la dépense globale est augmenté graduellement : on fait d'abord intervenir les valeurs retardées de la dépense globale elle-même, suivies d'un agrégat monétaire, puis d'autres variables financières telles que le taux d'intérêt, le taux de change et le cours boursier. Enfin, les auteurs cherchent à savoir si l'agrégation de mesures de la masse monétaire entraîne une perte d'informations; pour cela, ils décomposent un grand agrégat riche en informations et utilisent ses éléments comme indicateurs dans un modèle de prévision à plusieurs variables. Les divers modèles testés sont comparés entre eux selon le principe « englobant » de Hendry et Richard (1982); ils sont ensuite évalués sur la base de tests standard de stabilité, de prévisions récursives effectuées pour une période à l'avance et de simulations ex post.

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