Abstract: The authors document the out-of-sample forecasting accuracy of the New Keynesian model for Canada. They estimate their variant of the model on a series of rolling subsamples, computing out-of-sample forecasts one to eight quarters ahead at each step. They compare these forecasts with those arising from simple vector autoregression (VAR) models, using econometric tests of forecasting accuracy. Their results show that the forecasting accuracy of the New Keynesian model compares favourably with that of the benchmarks, particularly as the forecasting horizon increases. These results suggest that the model could become a useful forecasting tool for Canadian time series. The authors invoke the principle of parsimony to explain their findings.

Résumé: Les auteurs analysent la qualité des prévisions hors échantillon que le nouveau modèle keynésien permet d'obtenir concernant l'économie canadienne. À l'aide d'une variante de ce modèle estimée sur une période mobile, ils formulent toute une série de prévisions hors échantillon aux horizons de un à huit trimestres. Puis ils comparent leur exactitude, au moyen de tests économétriques, avec celle de prévisions tirées de modèles vectoriels autorégressifs simples. D'après leurs résultats, la qualité des prévisions du nouveau modèle keynésien se compare avantageusement à celle des autres modèles examinés, surtout lorsque l'horizon s'allonge. Les auteurs en concluent que ce modèle pourrait devenir un outil de prévision utile dans le cas des séries temporelles canadiennes. Ils invoquent le principe de parcimonie pour expliquer les résultats qu'ils obtiennent.