The role of targeted predictors for nowcasting GDP with bridge models: Application to the Euro area - Tobias Kitlinski; Philipp an de Meulen (Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung (RWI), 2015)
Using factor models, it has recently been shown that a pre-selection of indicators improves GDP forecasts in the very short-term. The aim of this paper is to adopt this research to the methodology of bridge models in combination with pooling approaches. Focusing on Euro Area GDP between 2005 and 2013, we find that a selection of targeted predictors by means of soft- and hard-threshold algorithms improves the forecasting performance, especially during periods of economic crisis. While a critical number of indicators are needed to include all relevant information, adding additional indicators has a negative effect on forecasting performance, all the more, if the set of indicators becomes unbalanced. – – In der Vergangenheit konnte gezeigt werden, dass eine Vorauswahl von Indikatoren die Prognoseleistung von Kurzfristprognosen, die auf Faktormodellen beruhen, deutlich verbessert. In diesem Papier wird untersucht, ob sich dieses Ergebnis auf Brückengleichungen in Kombination mit verschiedenen 'pooling' Ansätzen übertragen lässt. Dabei werden Prognosen für das Bruttoinlandsprodukts (BIP) des Euroraums im Zeitraum 2005 bis 2013 evaluiert. Es zeigt sich, dass eine Auswahl von Indikatoren durch 'soft- threshold ' und 'hard-threshold' Ansätze die Prognoseleistung deutlich verbessert. Dies gilt insbesondere in Zeiten von Wirtschaftskrisen. So wird zwar eine bestimmte Zahl von Indikatoren benötigt, die die notwendigen Informationen für eine möglichst genaue Prognose enthalten. Aber die Hinzunahme weiterer Indikatoren führt zu einer schlechteren Prognoseleistung. Dies gilt insbesondere dann, wenn zu viele Indikatoren aus einer bestimmten Kategorie berücksichtigt werden.
Keywords: C53; E37; 330; Forecasting; bridge equations; pooling of forecasts