Recession Forecasting with Dynamic Probit Models under Real Time Conditions

Proaño, Christian R.

Abstract:

In this paper a dynamic probit model for recession forecasing under pseudo-real time is set up using a large set of macroeconomic and financial monthly indicators for Germany. Using different initial sets of explanatory variables, alternative dynamic probit specifications are obtained through an automatized general-to-specific lag selection procedure, which are then pooled in order to decrease the volatility of the estimated recession probabilities and increase their forecasting accuracy. As it is shown in the paper, this procedure does not only feature good in-sample forecast statistics, but has also good out-of-sample performance, as pseudo-real time evaluation exercises show.

Kurzbeschreibung:

In diesem Papier wird ein dynamisches Probit Modell für die Vorhersage von Rezessionen unter Pseudo-Echtzeit geschätzt, wobei eine große Anzahl monatlich verfügbarer makroökonomischer Variablen und Finanzmarktindikatoren verwendet wird. Unterschiedliche Ausgangsdatensätzen bilden die Grundlage für die Schätzung alternativer dynamischer Probit Spezifikationen, die mit Hilfe eines automatisierten (general-to-specific) Verfahrens zur Bestimmung der Laglänge abgeleitet und anschließend gepooled werden, um die Volatilität der geschätzten Rezessionswahrscheinlichkeiten zu reduzieren und deren Prognosegüte zu verbessern. Untersuchungen unter Pseudo-Echtzeit zeigen, dass dieses Verfahren sowohl hinsichtlich der in-sample Prognose als auch hinsichtlich der out-of-sample Prognose gute Ergebnisse liefert.

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