Nowcasting the Costa Rican Quarterly Output Growth

Loaiza-Marín, Kerry

Nowcasting the Costa Rican Quarterly Output Growth

dc.audience	Researchers	es_ES
dc.audience	Students	es_ES
dc.audience	Teachers	es_ES
dc.audience	Policymakers	es_ES
dc.creator	Loaiza-Marín, Kerry
dc.date.accessioned	2022-02-02T00:13:14Z
dc.date.available	2022-02-02T00:13:14Z
dc.description	This paper implements different econometric models (Bridge, MIDAS, factor-augmented versions, MF-BVAR models and their combination) to nowcast Costa Rican quarter-to quarter GDP growth. I exploit a comprehensive set of macroeconomic indicators to conclude that models ARIMA, Factor-VAR, unrestricted MIDAS and Bridge are consistently more precise than other specifications. Furthermore, I find that production-related variables have higher predictive power (mainly the IMAE), controlling for seasonality adds biases to the model’s forecasts, and structural breaks in the series do not affect the nowcasts. I recommend to use these models and their combination in order to have up to date information for policy making decisions.	es_ES
dc.description.abstract	El siguiente documento implementa diversos modelos econométricos (Bridge, MIDAS, versiones aumentadas por factores, MF-VAR Bayesiano y la respectiva combinación de pronósticos) para pronosticar el crecimiento inter-trimestral del PIB costarricense en tiempo real. Con el uso de un conjunto comprehensivo de indicadores macroeconómicos, se concluye que los modelos ARIMA, Factor-VAR, MIDAS no restringido y Bridge consistentemente producen mayor precisión que otras especificaciones con técnicas alternativas. Asimismo, se observa que los índices de producción poseen mayor poder predictivo (principalmente el IMAE), que controlar por estacionalidad introduce sesgos adicionales en el pronóstico y que los quiebres estructurales presentes en las series no representan problemas. Se recomienda el uso de estos modelos y su combinación para contar con información para la toma de decisiones de política.	es_ES
dc.format.extent	103 páginas: Gráficas, Cuadros.	es_ES
dc.format.mimetype	application/pdf	es_ES
dc.identifier.uri	https://repositorioinvestigaciones.bccr.fi.cr/handle/20.500.12506/358
dc.language.iso	eng	es_ES
dc.publisher	Banco Central de Costa Rica	es_ES
dc.rights.accessRights	Open Access	es_ES
dc.rights.cc	Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional	*
dc.rights.spa	Acceso abierto	es_ES
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/	*
dc.subject	Modelos univariados y multivariados de series de tiempo	es_ES
dc.subject	Métodos de pronóstico	es_ES
dc.subject.jel	C22 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion processes	es_ES
dc.subject.jel	C32 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Models	es_ES
dc.subject.jel	C53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods	es_ES
dc.subject.jelspa	C22 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión	es_ES
dc.subject.jelspa	C32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estados	es_ES
dc.subject.jelspa	C53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulación	es_ES
dc.subject.keyword	Univariate and Multivariate Time-Series Models	es_ES
dc.subject.keyword	Forecasting and Prediction Methods	es_ES
dc.title	Nowcasting the Costa Rican Quarterly Output Growth	es_ES
dc.title.alternative	Pronóstico en tiempo real del crecimiento trimestral del PIB para Costa Rica	es_ES
dc.type	Working paper	es_ES
dc.type.hasversion	Published version	es_ES
dc.type.spa	Documentos de trabajo	es_ES

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