Description
Abstract: Emerging-market economies have become increasingly important in driving global GDP growth over the past 10 to 15 years. This has made timely and accurate assessment of current and future economic activity in emerging markets important for policy-makers not only in these countries but also in advanced economies. This paper uses state-of-theart dynamic factor models (DFMs) to nowcast real GDP growth in five major emerging markets—Brazil, Russia, India, China and Mexico (“BRIC+M”). The DFM framework allows us to efficiently handle data series characterized by different publication lags, frequencies and sample lengths. This framework is particularly suitable for emerging markets for which many indicators are subject to significant publication lags and/or have been compiled only recently. The methodology also allows us to extract model-based “news” from a data release and assess the impact of this news on nowcast revisions. Results show that the DFMs generally outperform simple univariate benchmark models for the BRIC+M. Overall, our results suggest that the DFM framework provides reliable nowcasts for GDP growth for the emerging markets under consideration.
Résumé: Au cours des dix à quinze dernières années, les économies de marché émergentes ont pris une place grandissante dans la croissance du PIB mondial. C’est pourquoi il est important que les responsables des politiques publiques de ces pays, mais également ceux des économies avancées, disposent de prévisions rapides et exactes de l’activité économique actuelle et future dans les marchés émergents. Dans la présente étude, les auteurs ont recours à des modèles à facteurs dynamiques avancés pour prévoir, pour un horizon allant du passé récent au futur proche, le taux de croissance du PIB réel de cinq grands marchés émergents, soit le Brésil, la Russie, l’Inde, la Chine et le Mexique (pays du BRIC+M). Ces modèles permettent de traiter efficacement des séries de données dont les délais et la fréquence de parution ainsi que la longueur de la période d’observation sont différents, et ils conviennent particulièrement bien aux marchés émergents pour lesquels de nombreux indicateurs sont publiés après un long délai ou sont compilés depuis peu de temps seulement. De plus, la méthode utilisée permet aux auteurs d’extraire à l’aide des modèles de « nouveaux éléments d’information » à partir de la publication de nouvelles données, et d’évaluer l’incidence de cette information sur les révisions des prévisions pour la période en cours. Les résultats montrent que les modèles à facteurs dynamiques ont généralement un pouvoir prédictif supérieur aux modèles de référence univariés simples pour les pays du BRIC+M. Dans l’ensemble, les résultats indiquent que les modèles à facteurs dynamiques fournissent des prévisions fiables de la croissance du PIB pour la période en cours dans les marchés émergents à l’étude.
Résumé: Au cours des dix à quinze dernières années, les économies de marché émergentes ont pris une place grandissante dans la croissance du PIB mondial. C’est pourquoi il est important que les responsables des politiques publiques de ces pays, mais également ceux des économies avancées, disposent de prévisions rapides et exactes de l’activité économique actuelle et future dans les marchés émergents. Dans la présente étude, les auteurs ont recours à des modèles à facteurs dynamiques avancés pour prévoir, pour un horizon allant du passé récent au futur proche, le taux de croissance du PIB réel de cinq grands marchés émergents, soit le Brésil, la Russie, l’Inde, la Chine et le Mexique (pays du BRIC+M). Ces modèles permettent de traiter efficacement des séries de données dont les délais et la fréquence de parution ainsi que la longueur de la période d’observation sont différents, et ils conviennent particulièrement bien aux marchés émergents pour lesquels de nombreux indicateurs sont publiés après un long délai ou sont compilés depuis peu de temps seulement. De plus, la méthode utilisée permet aux auteurs d’extraire à l’aide des modèles de « nouveaux éléments d’information » à partir de la publication de nouvelles données, et d’évaluer l’incidence de cette information sur les révisions des prévisions pour la période en cours. Les résultats montrent que les modèles à facteurs dynamiques ont généralement un pouvoir prédictif supérieur aux modèles de référence univariés simples pour les pays du BRIC+M. Dans l’ensemble, les résultats indiquent que les modèles à facteurs dynamiques fournissent des prévisions fiables de la croissance du PIB pour la période en cours dans les marchés émergents à l’étude.