Forecast content and content horizons for some important macroeconomic time series

John Galbraith and Greg Tkacz ()

Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d'économique, 2007, vol. 40, issue 3, 935-953

Abstract: Abstract. The information content of statistical forecasts of approximately stationary quantities tends to decline as the forecast horizon increases, and there exists a maximum horizon beyond which forecasts cannot provide discernibly more information about the variable than is present in the unconditional mean (the content horizon). The pattern of decay of forecast content (or skill) with increasing horizon is well known for many types of meteorological forecasts; by contrast, little generally accepted information about these patterns or content horizons is available for economic variables. In this paper we estimate content horizons for a variety of macroeconomic quantities; more generally, we characterize the pattern of decay of forecast content as we project farther into the future. We find a wide variety of results for the different macroeconomic quantities, with models for some quantities providing useful content several years into the future, for other quantities providing negligible content beyond one or two months or quarters. Le contenu informationnel des prévisions statistiques de données approximativement stationnaires tend à décliner à proportion que l'horizon temporel s'accroît, et il existe un horizon temporel maximal au‐delà duquel les prévisions ne peuvent pas fournir plus d'information discernable à propos de la variable que ce qui est contenu dans la moyenne inconditionnelle. La dégénération du contenu informationnel à mesure que l'horizon temporel s'accroît est bien connu pour plusieurs types de prévisions météorologiques; a contrario, on en connaît peu sur ces patterns pour les variables économiques. Dans ce texte, on calibre cet horizon temporel butoir pour une variété de variables macro‐économiques; plus généralement, on caractérise le profil de dégénération du contenu informationnel à mesure qu'on va de plus en plus loin dans l'avenir. On découvre une grande variété de résultats pour les diverses variables macro‐économiques : pour certaines données des modèles fournissent un contenu informationnel utile pour plusieurs années dans l'avenir alors que pour d'autres variables, le contenu informationnel devient négligeable au delà d'un ou deux mois ou trimestres.

Date: 2007
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https://doi.org/10.1111/j.1365-2966.2007.00437.x

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