FrançaisEnglish

Érudit | Dépôt de documents >
CIRANO - Centre interuniversitaire de recherche en analyse des organisations >
Cahiers scientifiques >

Please use this identifier to cite or link to this item:

https://depot.erudit.org//id/003027dd

Title: The Calibration of Probabilistic Economic Forecasts
Authors: Galbraith, John
van Norden, Simon
Issue Date: 2008-11
Publisher: Centre interuniversitaire de recherche en analyse des organisations (CIRANO)
Series/Report no.: Série scientifique (CIRANO);2008s-28
Scientific series (CIRANO);2008s-28
Abstract: Une prévision probabiliste représente la probabilité qu'un événement futur satisfasse une condition donnée. Un des aspects intéressants de ces prévisions est leur calibration, c'est-à-dire l'appariement entre les probabilités prédites et les probabilités réalisées. Dans le passé, la calibration a été évaluée en regroupant des probabilités de prévisions en catégories distinctes. Nous proposons d'utiliser des estimateurs à noyaux, qui sont plus efficaces et qui estiment une relation lisse entre les probabilités prédites et réalisées. Nous nous servons de ces estimations pour évaluer l'importance empirique des erreurs de calibration dans plusieurs pratiques économiques, telles que la prévision de récessions et de l'inflation. Pour ce faire, nous utilisons des prévisions historiques, ainsi que des pseudoprévisions effectuées à l'aide de données telles qu'elles étaient au moment de la prévision. Nous analysons les résultats en utilisant autant des estimations préliminaires que des estimations tardives, ces dernières incorporant parfois des révisions importantes. Nous trouvons une forte évidence empirique d'une calibration erronée des prévisions professionnelles de récession et d'inflation. Nous présentons aussi une évidence d'asymétries dans la performance des prévisions d'inflation basées sur des estimations des écarts de la production en temps réel.

A probabilistic forecast is the estimated probability with which a future event will satisfy a specified criterion. One interesting feature of such forecasts is their calibration, or the match between predicted probabilities and actual outcome probabilities. Calibration has been evaluated in the past by grouping probability forecasts into discrete categories. Here we show that we can do so without discrete groupings; the kernel estimators that we use produce efficiency gains and smooth estimated curves relating predicted and actual probabilities. We use such estimates to evaluate the empirical evidence on calibration error in a number of economic applications including recession and inflation prediction, using both forecasts made and stored in real time and pseudoforecasts made using the data vintage available at the forecast date. We evaluate outcomes using both first-release outcome measures as well as later, thoroughly-revised data. We find strong evidence of incorrect calibration in professional forecasts of recessions and inflation. We also present evidence of asymmetries in the performance of inflation forecasts based on real-time output gaps.
URI: http://www.cirano.qc.ca/pdf/publication/2008s-28.pdf
https://depot.erudit.org/id/003027dd
ISSN: 1198-8177
Appears in Collections:Cahiers scientifiques

Files in This Item:

2008s-28.pdf (Adobe PDF ; 634.09 kB)

Items in the Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

 

About Érudit | Subscriptions | RSS | Terms of Use | Contact us |

Consortium Érudit ©  2016