Nowcasting Quarterly GDP Dynamics in the Euro Area – The Role of Sentiment Indicators

• Authors: Paweł Gajewski
• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

The paper compares the most closely watched sentiment indicators with respect to their ability to nowcast quarterly GDP dynamics in the Euro Area and its biggest economies. We analyse cross-correlations and out-of-sample forecast errors generated from equations estimated by rolling regressions in fixed-length window. The results show that models employing PMI Composite perform best in the cases of the Euro Area, Germany, France and Italy, whilst Spanish GDP dynamics is best nowcasted using ESI-based models. PMI-based models generate the most accurate nowcasts at the beginning of the quarter, as well as during periods of high volatility of GDP growth rates

PL

W artykule porównane zostały zdolności najpilniej obserwowanych wskaźników obrazujących nastroje gospodarcze do bieżącego prognozowania kwartalnej dynamiki PKB w strefie euro i jej największych państwach członkowskich. Analizowane są korelacje krzyżowe oraz błędy prognoz poza próbę, wygenerowane z równań szacowanych w oparciu o regresję kroczącą w oknie stałej długości. Wyniki wskazują, że modele wykorzystujące wskaźnik PMI Composite dają na ogół najlepsze wyniki w strefie euro, Niemczech, Francji i Włoszech, podczas gdy bieżąca dynamika hiszpańskiego PKB jest najprecyzyjniej prognozowana przez modele oparte na wskaźniku ESI. Modele oparte na PMI generują relatywnie najlepsze prognozy na początku kwartału, a także w okresach wysokiej zmienności stóp wzrostu PKB.

Keywords

EN

nowcasting; sentiment indicators

PL

kluczowe prognozowanie bieżące; wskaźniki koniunktury

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
• Year: 2014
• Volume: 17
• Issue: 2
• Pages: 5-23

Dates

published

2014-06-01

online

2014-07-10

Contributors

author

Paweł Gajewski

• University of Łódź, Faculty of Economics and Sociology, Department of Macroeconomics, National Bank of Poland

References

• Antipa P., K. Barhoumi, V. Brunhes-Lesage, O. Darné (2012), Nowcasting German GDP:A comparison of bridge and factor models, Working papers 401, Banque de France Červená M., M. Schneider (2010), Short-term forecasting GDP with a DSGE model augmented bymonthly indicators, Oesterreichische Nationalbank, Working Papers No. 163
• European Commission (2012), European Business Cycle Indicators, Issue: 4th quarter, http://ec.europa.eu/economy_finance/publications/cycle_indicators/2012/pdf/4_en.pdf Giannone D., L. Reichlin, S. Simonelli (2009), Nowcasting Euro Area Economic Activity in Real-Time: The Role of Confidence Indicator, ULB - Université Libre de Bruxelles, Working Papers ECARES No. 2009_021
• Godbout C., J. Jacob (2010), Le pouvoir de prévision des indices PMI, Document d’analyse/Discussion Paper 2010-3, Bank of Canada Insee (2008), Two New Indicators to Help Analyse the Economic Outlook in France, http://www.insee. fr/en/indicateurs/analys_conj/archives/december2008_d1.pdf Irac D., F. Sédillot (2002), Short-Run Assessment of French Economic Activity Using OPTIM, Banque de France, Working papers No. 88. Camacho M., A.
• García-Serradorb (2011), The Euro-Sting revisited: PMI versus ESI to obtain euro area GDPforecasts, BBVA Bank, Economic Research Department Working Papers No. 1120
• Keeney M., B. Kennedy, J. Liebermann (2012), The value of hard and soft data for short-termforecasting of GDP, Economic Letters Series, No. 11, Central Bank of Ireland Liedo D., E. Muñoz (2010), Nowcasting Spanish GDP Growth in Real Time: One and a HalfMonths Earlier, Banco de Espana Working Paper No. 1037
• Mitchell J., B. Buraimo, G. Montana (2010), Density nowcasts and model combination: nowcastingEuro-area GDP growth over the 2008-9 recession, National Institute of Economic and Social Research, NIESR Discussion Papers No. 368
• Rossiter J. (2010), Nowcasting the Global Economy, Bank of Canada, Discussion Papers No. 10-12

Identifiers

DOI

10.2478/cer-2014-0011