Pierre Guérin

Dernières parutions

Markov‐Switching Three‐Pass Regression Filter

Document de travail du personnel 2017-13 Pierre Guérin, Danilo Leiva-Leon, Massimiliano Marcellino
Nous introduisons une nouvelle méthode d’estimation des modèles factoriels de large dimension avec changements de régimes en élargissant le filtre de régression linéaire à trois passages afin d’intégrer des paramètres qui peuvent varier en fonction de processus de Markov.

What Are the Macroeconomic Effects of High-Frequency Uncertainty Shocks

Document de travail du personnel 2016-25 Laurent Ferrara, Pierre Guérin
Dans cette étude, nous évaluons les effets de chocs d’incertitude de haute fréquence sur un ensemble de variables macroéconomiques de basse fréquence représentatives de l’économie américaine. Plutôt que d’estimer les modèles sur des données de même basse fréquence, nous fondons notre analyse sur des modèles économétriques récents qui nous permettent de faire intervenir des données de fréquences d’échantillonnage diverses.

Predictive Ability of Commodity Prices for the Canadian Dollar

Note analytique du personnel 2016-2 Kimberly Berg, Pierre Guérin, Yuko Imura
Les baisses marquées affichées récemment par les prix des produits de base et la dépréciation simultanée du dollar canadien ($ CAN) par rapport au dollar américain ($ US) ont ravivé l’intérêt à l’égard du lien entre les prix des produits de base et le taux de change entre les deux monnaies.

The Dynamics of Capital Flow Episodes

Document de travail du personnel 2016-9 Christian Friedrich, Pierre Guérin
Nous proposons une méthodologie nouvelle pour repérer les épisodes de flux importants de capitaux. Cette méthode repose sur un modèle de Markov à changement de régime. Le grand avantage de ce type de modèles sur les approches retenues dans la littérature est qu’il permet de classifier les mouvements de capitaux en différents régimes sans qu’il soit nécessaire de formuler des hypothèses spécifiques au contexte ou à l’échantillon choisi.

Model Averaging in Markov-Switching Models: Predicting National Recessions with Regional Data

Document de travail du personnel 2015-24 Pierre Guérin, Danilo Leiva-Leon
Les auteurs présentent de nouvelles méthodes de pondération pour la combinaison de prévisions de variables discrètes issues de différents modèles de Markov à changement de régime. Plus particulièrement, ils étendent deux classes existantes de méthodes de combinaison – combinaison de prévisions établies au moyen de modèles bayésiens (statiques) et combinaison dynamique de prévisions – de manière à correspondre explicitement à l’objectif assigné à l’exercice de prévision d’une variable discrète.

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