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Forecasting with Real Business Cycle Models

Christian Zimmermann ()

No 131, Cahiers de recherche CREFE / CREFE Working Papers from CREFE, Université du Québec à Montréal

Abstract: Forecasting at business cycle frequencies is traditionally done with statistically estimated econometric models. This paper takes a different approach, using a calibrated dynamic general equilibrium model in line with the real business cycle literature. First attempts by others have not proven very successful, most probably because the structure of the models were too simple. We take a simple real business cycle model, the Kydland-Prescott (1982) model economy sufficiently simplified to accomodate for the availability of state variables in the data, augmented by government expense shocks. The forecasts are then evaluated with the traditional tools of the econometric forecaster. It is found that the model has potential for making good forecasts when compared to estimated models that are equally parcimonious.

Aux fréquences conjoncturelles, la prévision économique est traditionnellement effectuée avec des modèles économétriques évalués de façon statistique. Ce papier prend une approche différente en utilisant un modèle d'équilibre général dynamique calibré dans la lignée de la littérature sur les cycles réels. De premières tentatives par d'autres chercheurs ne se sont pas avérées particulièrement fructueuses, fort probablement en raison d'une structure de modèle trop simple. Ce modèle-ci a jusqu'à 12 variables d'état, après y avoir ajouté une dimension internationale, et est calibré pour une économie mondiale composée de quatre nations (États-Unis, Canada, Japon et Europe), où les cycles conjoncturels sont influencés par des chocs de productivité et des dépenses publiques. Les prévisions sont alors évaluées avec les outils traditionnels de l'économiste. Il s'avère que le modèle est prometteur pour faire de la prévision.

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JEL-codes: E17 E32 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2001-05
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Journal Article: Forecasting with Real Business Cycle Models (2001)
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