Riassunto analitico
Questa tesi consiste in un esercizio di previsione di variabili macroeconomiche col fine di verificare se le variabili finanziarie aiutano a prevedere. Le previsioni sono eseguite tramite tre diversi modelli macroeconometrici: modelli fattoriali dinamici, modello autoregressivo e la proiezione diretta della variabile target sul suo presente e sui suoi ritardi e sul presente di tre variabili finanziarie selezionate (S&P, NFCI, VIX) prese una alla volta e tutte insieme. Le variabili target da prevedere sono la variazione MoM della produzione industriale, il tasso di disoccupazione e l'indice dei prezzi al consumo (CPI). Per il modello a fattori, col fine di valutare se le variabili finanziarie aiutano a prevedere, l'esercizio di previsione è stato effettuato con tre diversi sottoinsiemi di dati: il dataset completo che include sia variabili finanziarie che macroeconomiche, un sottoinsieme formato solo da variabili macroeconomiche e un sottoinsieme formato solo da variabili finanziarie. Col fine di verificare se i risultati ottenuti sono significativi, alle previsioni è stato applicato il test di significatività di Diebold e Mariano. Le principali conclusioni tratte da questo lavoro sono che le variabili finanziarie sono sempre utili per previsioni con un orizzonte previsivo di un mese, mentre per un orizzonte previsivo di dodici mesi i risultati sono misti.
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Abstract
This thesis consists in a forecasting exercise of macroeconomic variables with the aim of verifying whether the financial variables help to predict. The forecasts are performed using three different macroeconometric models: dynamic factor models, autoregressive model and the direct projection of the target variable on its present and its lags and on the present of three selected financial variables (S&P, NFCI, VIX) taken once at a time and all together. The target variables to predict are Industrial Production MoM change, Unemployment Rate and Consumer Price Index (CPI). For the factor model, with the aim of evaluating whether the financial variables whether financial variables help predict, the forecasting exercise was carried out with three different subsets of data: the complete dataset that includes both financial and macroeconomic variables, a subset formed only by macroeconomic variables and a subset formed only by financial variables. In order to verify whether the results obtained are significant, the significance test by Diebold and Mariano was applied to the forecasts. The main conclusions drawn from this paper are that financial variables are always useful for forecasts with a forecasting horizon of one month, while for a forecasting horizon of twelve months the results are mixed.
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