Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: http://hdl.handle.net/10419/175347
Autor:innen: 
Duarte, Pablo
Süßmuth, Bernd
Datum: 
2018
Schriftenreihe/Nr.: 
Working Paper No. 152
Verlag: 
Universität Leipzig, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Leipzig
Zusammenfassung: 
Dynamic factor models based on Kalman Filter techniques are frequently used to nowcast GDP. This study deals with the selection of indicators for this practice. We propose a two-tiered mechanism which is shown in a case study to produce more accurate nowcasts than a benchmark stochastic process and a standard model including extreme bounds fragile indicators. Nowcasting accuracy nearly measures up to the one of real-time forecasts by an institution with an interest in high-quality nowcasts.
Schlagwörter: 
dynamic factor
Kalman Filter
extreme bounds analysis
JEL: 
C38
C53
Dokumentart: 
Working Paper
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Größe
378.83 kB





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