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Abstract: While a number of central banks publish their own business conditions indicators that rely on non-random sampling, knowledge about their statistical accuracy has been limited. Recently, de Munnik, Dupuis, and Illing (2009) made some progress in this area for the Bank of Canada's Business Outlook Survey (BOS) by estimating the impact of the Bank's non-random sampling on the accuracy of the survey results. They found no evidence that the Bank's firm-selection process results in significantly biased estimates and/or wider confidence intervals than in the random-selection case. The author deepens and extends this work by (i) outlining the statistical properties of population-proportion and balance-of-opinion questions, and demonstrating how their design affects the calculation of the confidence intervals; (ii) examining the variation in statistical confidence associated with changes in the underlying response distribution using actual quarterly BOS results; (iii) considering the possibility that statistical accuracy varies across questions; and (iv) investigating whether the statistical accuracy of the survey results changes with variations in the business cycle. The main findings are that confidence intervals around the population-proportion questions are about half of those for the balance-of-opinion questions, and that the confidence bands around both types of question can change from survey to survey when the underlying response distribution becomes more or less concentrated in particular response categories (such as “higher,” “the same,” or “lower”). The author finds that confidence intervals around the BOS population-proportion questions become somewhat narrower during periods of recession, while those for the balance-of-opinion questions vary within a similar range across the cycle.

Résumé: Bien que de nombreuses banques centrales publient leurs propres indicateurs de conjoncture – qu’elles construisent à partir d’échantillons non aléatoires d’entreprises –, on sait très peu de choses sur la précision statistique de ces indicateurs. Récemment, de Munnik, Dupuis et Illing (2009) ont accompli des progrès sur le sujet en évaluant l’incidence du choix de cette méthode d’échantillonnage sur la précision des résultats de l’enquête trimestrielle sur les perspectives des entreprises que mène la Banque du Canada. Ils ont constaté que le mode de sélection des entreprises retenu par la Banque n’entraîne ni biais significatif des estimations ni élargissement significatif des intervalles de confiance par rapport à l’échantillonnage aléatoire. De Munnik approfondit et élargit cette recherche : a) en décrivant les propriétés statistiques des deux types de questions de l’enquête (« proportion des répondants » et « solde des opinions ») et en expliquant l’incidence de leur formulation sur le calcul des intervalles de confiance; b) en analysant la variation du niveau de confiance statistique par suite de changements dans la distribution des réponses sous-jacente à partir des résultats réels de l’enquête; c) en envisageant que la précision statistique des résultats puisse varier d’une question à l’autre; d) en cherchant à savoir si la précision statistique varie suivant l’évolution du cycle économique. Ses principales conclusions sont les suivantes : a) les intervalles de confiance sont environ deux fois moins larges pour les questions du type « proportion des répondants » que pour celles du type « solde des opinions »; b) les intervalles de confiance entourant les deux types de questions peuvent varier d’une enquête à l’autre selon que la distribution des réponses sous-jacente est plus ou moins concentrée dans certaines catégories de réponses (telles que « supérieur », « égal » ou « inférieur »). L’auteur constate également que les intervalles de confiance autour des questions du type « proportion des répondants » se rétrécissent quelque peu en période de récession alors que, pour les questions du type « solde des opinions », ils restent à l’intérieur d’une fourchette qui ne varie guère tout au long du cycle.

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