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Abstract: This paper evaluates the forecasting performance of factor models for Canadian inflation. This type of model was introduced and examined by Stock and Watson (1999a), who have shown that it is quite promising for forecasting U.S. inflation. Using a dimension-reduction method similar to traditional principal-components analysis, we extract a small number of factors from a sample consisting of both Canadian and U.S. data and construct four different factor models. Using parametric and non-parametric tests, we compare the forecasting performance of the factor models to various benchmark forecasting models. We conclude that factor models are as good as more elaborate models in forecasting Canadian inflation. Moreover, we find evidence that a model estimated using only U.S. data is helpful in predicting changes in the Canadian inflation rate.

Résumé: Les auteurs évaluent la capacité des modèles factoriels de prévoir l'inflation au Canada. Ce type de modèle a été proposé et étudié par Stock et Watson (1999a), qui ont obtenu des résultats très prometteurs en ce qui concerne la prévision de l'inflation aux États-Unis. Au moyen d'une méthode de réduction de la dimension de l'espace des caractéristiques qui s'apparente à une analyse classique des composantes principales, les auteurs extraient un petit nombre de facteurs à partir d'un ensemble de données canadiennes et américaines et élaborent quatre modèles factoriels différents. Ils comparent le pouvoir de prévision de leurs modèles factoriels à divers modèles de prévision en usage, en se servant pour cela de tests paramétriques et non paramétriques. Les auteurs concluent que les modèles factoriels parviennent aussi bien que des modèles plus sophistiqués à prévoir l'inflation au Canada. Ils constatent également qu'un modèle estimé uniquement au moyen de données américaines aide à prévoir l'évolution du taux d'inflation canadien.

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