Simultane nowcasting van macroeconomische tijdreeksen met Fourier-analyse

Er is een objectieve methode ontwikkeld voor het leveren van snelle eerste schattingen en bijbehorende onzekerheid van grote macro-economische indicatoren, waaronder het geaggregeerde bruto binnenlands product (bbp). Verder wordt een nieuwe benadering voor het modelleren van trend- en seizoenseffecten binnen tijdreeksen op basis van Fourier-analyse onderzocht. Onderliggende latente factoren worden geëxtraheerd uit een groot panel van hulptijdreeksen, in een tweestapsprocedure bestaande uit principal component analyse en dynamische factor state space analyse. Deze procedure wordt toegepast in een real-time kader om de huidige toestand van de beoogde macro-economische indicatoren te voorspellen, met behulp van de geëxtraheerde factoren. De informatiestroom van de hulptijdreeksen wordt gesimuleerd in een real-time setting over de periode 2013-2020, waarbij elk kwartaal een schatting van de doelreeks wordt verkregen. Deze schattingen, vaak nowcasts genoemd, worden vergeleken met de gerealiseerde cijfers van de doelreeks om de prestaties van de huidige procedure te meten. De resultaten duiden op een verbetering ten opzichte van eerdere studies en de huidige methode die het CBS gebruikt om zogenaamde 'flash estimates' te leveren.

F.P. Pijpers, L. Harlaar, J. van den Brakel, P. Ouwehand (2025). Simultaneous Nowcasting of Netherlands’ Macroeconomic Trends and Seasonal Patterns Based on Fourier Analysis. Discussion paper, Statistics Netherlands, The Hague/Heerlen.