A Dynamic Factor Model for Nowcasting Canadian GDP Growth

Nous estimons un modèle à facteurs dynamiques (MFD) applicable à la prévision du produit intérieur brut du Canada pour la période en cours. L’estimation du modèle combine des indicateurs qualitatifs et quantitatifs et s’appuie également sur un ensemble de statistiques contenant un grand nombre de données internationales. Le modèle sert ensuite à produire des prévisions pour la période en cours, à savoir pour une période qui englobe le passé récent et la conjoncture immédiate. Dans un environnement où les données sont disponibles en temps quasi réel, nous montrons que le MFD surclasse les modèles univariés de référence ainsi que d’autres modèles fréquemment utilisés pour les prévisions de la période en cours : par exemple, les régressions fondées sur un modèle d’échantillonnage de données de fréquence mixte (MIDAS) et les modèles d’étalonnage.