Nowcasting 和近期预测柬埔寨经济

Nowcasting和近期预测柬埔寨经济 Dyna Heng，Fei Han，Sovanney Chey，Raksmey Uch，DyKuchsa和Pholla Phork WP / 24 / 147 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些论文，以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。 2024JUL IMF工作文件 能力发展研究所 作者：Dyna Heng, Fei Han, Sovanney Chey, Raksmey Uch, Dy Kuchsa, Pholla Phark * 由Natan Epstein授权发行2024年7月 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些论文，以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。 摘要：评估当前经济状况和预测未来几个季度的经济前景是决策者的重要投入。本文介绍了一套模型，采用综合方法来预测柬埔寨当前和未来几个季度的经济。首先，我们使用从高频指标中提取的信息来估计历史季度GDP，以构建季度临近预报模型。其次，我们使用信贷，出口，游客到达，外汇储备和贸易伙伴的GDP等高频数据来预测当前的经济活动。第三，我们提出了柬埔寨的通货膨胀预测模型。第四，本文提出了一个向量自回归模型，利用对中国和美国经济以及石油和大米价格的全球预测来预测柬埔寨未来几个季度的GDP。本文展示了如何利用高频数据集来评估数据有限且滞后的国家当前的经济活动。 工作文件 Nowcasting和近期预测柬埔寨经济 由Dyna Heng，Fei Han，Sovanney Chey，Raksmey Uch，Dy Kuchsa和Pholla Phork编写 Contents 词汇表3 执行摘要4 I.导言5II.柬埔寨经济的主要特点..................................................................................................................................................7III.估计柬埔寨的季度GDP................................................................................................................................................9IV.预测GDP 14V.GDP和通货膨胀的近期联合预测20VI.结论27 附件一相关和插值方法29表A：桥梁模型31表B：MIDAS型号32表C：UMIDAS模型33 参考文献42 词汇表 ARMA自回归移动平均线ARMAX具有外生变量的自回归移动平均CDOT泰国能力发展办公室CPI居民消费价格指数DFM动态因素模型GDCE海关和运动总局GDP国内生产总值FPAS预测和政策分析系统MEF经济和财政部MIDAS混合频率数据采样NBC柬埔寨国家银行NTF近期预测OLS普通最小二乘U - MIDAS无限制混合频率数据采样VAR向量自回归VARX具有外生变量的向量自回归 执行摘要 我们以综合方法提供了一套预测模型，以对柬埔寨的经济，特别是GDP和通货膨胀进行临近预报和近期预测。Nowcastig是对当前的预测，有助于政策制定者评估当前的经济状况。近期预测评估了未来几个季度的经济前景。这些工具共同为用于检查宏观经济监督中的经济和会计一致性的宏观经济框架以及柬埔寨国家银行的中期预测和政策分析系统提供了投入。 我们提出了一种综合的四步方法来产生这些预测。第一步，由于缺乏季度（实际）GDP，我们使用从被认为与经济活动密切相关的重要高频指标中提取的信息来估计历史季度GDP，特别是有关出口，信贷，外汇储备和广义货币的月度数据。对结果进行了讨论和迭代，以捕捉迄今为止柬埔寨经济的关键转折点。第二步是利用信贷、服装出口和游客入境的高频数据，以及柬埔寨最大贸易伙伴(美国、中国和欧盟)的季度GDP来预测当前的经济活动。第三步通过自下而上的方法预测柬埔寨当前季度的总体CPI通胀：具体来说，对当前季度的每个关键CPI组成部分进行预测，然后汇总以产生总体CPI通胀的预测。在最后一步中，我们提出了向量自回归（VAR）模型来共同预测柬埔寨未来几个季度的GDP和通货膨胀，这将捕获两个变量之间的一些反馈效应。VAR模型还包括其他一些重要的宏观经济变量，特别是信贷增长和汇率，并将第二季度和第三季度的GDP预报和通胀预测作为最新的可用“历史”数据。全球大宗商品价格和主要贸易伙伴的GDP增长和通货膨胀等主要外国变量也作为外生变量纳入VAR模型。 本文说明的练习展示了如何利用高频数据集评估数据有限和滞后的国家的当前经济活动，并广泛预测未来几个季度的经济前景。尽管缺乏夜灯指数和排放等创新和及时的数据，但我们的工作表明，柬埔寨等发展中国家仍然可以利用相对高频的数据进行及时的宏观经济评估。 I.Introduction 政策制定者通常需要实时评估经济的现状。例如，当全球金融危机、油价大幅上涨和/或新冠肺炎大流行等重大事件发生时，政策制定者推出了干预措施和反周期政策，以减轻这些冲击对经济活动的负面影响。这些基于证据的政策行动需要对经济状况进行及时评估。另一方面，实时预测也是宏观经济政策，尤其是前瞻性货币政策决策的重要基础。 尽管数字化的兴起为经济活动提供了更多有用的信息，但包括柬埔寨在内的许多发展中国家的宏观经济数据不足和出版滞后仍然是及时做出政策决定的主要挑战。由于出版滞后或关键经济指标的混合/不兼容频率，因此通常无法获得及时分析所需的数据。在许多发展中国家，数据汇编过程本身面临质量问题，出版滞后。 为了避免经济评估数据的缺乏和/或滞后，许多中央银行和政府机构使用即时预报技术。Procedre、桥、混合数据抽样(MIDAS)、无限制MIDAS (U - MIDAS)和动态因素模型(DFMs)，它们是“此时此地”预测经济的计量经济学方法。Nowcastig依赖于这样的想法，即经济活动和商业周期可以通过少量关键的高频指标来捕获（参见，e。Procedre，Giaoe，Reichli和Small (2008))。纽约联储，英格兰银行和澳大利亚储备银行等主要中央银行一直在使用即时广播来实时评估经济，因为关键的高频指标可用。一些发展中特别是低收入国家的另一个共同问题是缺乏历史季度(实际)国内生产总值数据。事实上，这些国家中的许多国家只有每年的GDP可用频率。在这种情况下，使用高频指标对低频变量进行临近预报的想法也可以并且实际上早已被用于根据年度GDP数据估算历史季度GDP（参见，e。Procedre，周和林(1971))。 Nowcastig模型通常是经济的简化形式表示，非常适合对季度GDP等低频变量进行更及时的预测。由于大多数宏观经济框架都是在年度数据中构建的，因此季度GDP的临近预报和近期预测（NTF）可以帮助提供有关经济评估的见解，特别是在一年的中期或最后一个季度进行评估时。这项工作对于财政政策和公共预算编制也很重要，特别是当决策者在公共预算编制和谈判过程中需要更新宏观经济评估时。 我们以一种综合方法提供了一套预测模型，以对柬埔寨的经济进行临近预报和近期预测，特别是实际GDP和通货膨胀。Nowcastig是对当前的预测，帮助政策制定者评估当前的经济状况，而近期预测为新的几个季度提供了经济前景。这些工具共同为用于宏观经济监督的宏观经济框架以及预测和政策分析系统（FPAS）提供了投入。 柬埔寨国家银行（NBC）。换句话说，这些工具有助于创造一个关于经济在哪里以及在短期内走向哪里的叙述。 我们提出了一种综合的四步方法来产生（实际）GDP的owcast，该方法考虑了高频指标中包含的信息以及GDP和通货膨胀的近期联合预测，这些预测捕获了一些反馈效应在两个变量之间。第一步，由于缺乏季度GDP，我们使用从被认为与经济活动密切相关的重要高频指标中提取的信息来估计历史季度GDP，例如出口和外汇储备的月度数据。第二步是利用信贷、服装出口和游客入境的高频数据，以及柬埔寨最大贸易伙伴(美国、中国和欧盟)的季度GDP来预测当前的经济活动。第三步通过自下而上的方法预测柬埔寨当前季度的总体CPI通胀：具体来说，对当前季度的每个关键CPI组成部分进行预测，然后汇总以产生总体CPI通胀的预测。在最后一步中，我们提出了向量自回归（VAR）模型来共同预测柬埔寨未来几个季度的GDP和通货膨胀，这将捕获两个变量之间的一些反馈效应。VAR模型还包括其他一些重要的宏观经济变量，特别是信贷增长和汇率，并将第二季度和第三季度的GDP预报和通胀预测作为最新的可用“历史”数据。全球商品价格和主要贸易伙伴的GDP增长和通货膨胀等主要外国变量也作为外生变量纳入VAR模型（VARX模型）。 本文说明的练习展示了如何利用高频数据集评估数据有限和滞后的国家的当前经济活动，并广泛预测未来几个季度的经济前景。我们的工作表明，尽管缺乏及时的创新数据，如夜灯或排放数据，但像柬埔寨这样的发展中国家仍然可以更多地利用月度和季度数据进行及时的宏观经济评估。 Figure 1 summarizes the process for nowcasting and near - term forecasting of Cambodia ’ s GDP and Inflation. Nowcastingmodels (Bridge, MIDAS and U - MIDAS) estimate the quarter in the current quarter, while NTF models (VAR and VARX models)produes joint 2这些工具在当前和未来两个季度的经济评估中相互补充。 本文以多种方式为发展中国家越来越多的关于临近预报和实证工作的文献做出了贡献。首先，我们展示了一种应用于柬埔寨的实时临近预报和近期预测的集成方法，使用模型和工具的组合来估计决策者感兴趣的关键变量。其次，我们展示了发展中国家如何更好地利用及时可用的高频数据来实时评估经济现状，因为许多新的创新大数据，如夜灯数据，对许多发展中国家来说并不及时。第三，鉴于高频指标在估算历史季度GDP（第一步）和当前季度GDP的临近预报（第二步）中的重要性，我们通过使用不同的高频指标来测试指标的稳健性在两个步骤中-假设这些指标都是由相同的商业周期驱动的。 本文的结构如下。第二节讨论了柬埔寨经济的主要特征，这为随后各节的数据和指标选择奠定了基础。第三节介绍了季度GDP数据的插值。第四节介绍了临近预报的方法和结果。第五节将重点转移到对未来两个季度GDP和通胀的联合预测上。第六节总结并讨论了未来的潜在发展。 II.柬埔寨经济的主要特点 作为一个小型开放经济体，柬埔寨的经济增长主要由服装和纺织品，旅游业和房地产以及建筑业的出口推动（图2）。2003 -2020年期间，服装出口约占总出口的60％，平均增长率约为1 / 3。旅游业和相关服务约占经济活动的15％。自Covid - 19疫情爆发以来，旅行用品、电子元件和自行车等非服装出口一直强劲增长。 柬埔寨的主要出口目的地是欧盟(EU)、美国和中国(图3)。欧盟和美国是柬埔寨产品的两个最大出口目的地。在新冠肺炎大流行之前，中国是外国直接投资、生产投入材料和旅游业的主要来源(图4)。特别是，柬埔寨服装出口的大部分输入材料来自中国。中国也是向柬埔寨公共基础设施项目提供贷款的重要发展伙伴。从进口角度看，越南和泰国也是柬埔寨的重要贸易伙伴，特别是在进口食品和投入品方面。 在资本流入的背景下，柬埔寨维持了稳定的汇率政策，积累了大量的外汇储备。当