Unité mixte de recherche 7235

A factor-augmented probit model for business cycle analysis

Christophe Bellégo, Laurent Ferrara

[en] Dimension reduction of large data sets has been recently the topic of interest of many research papers dealing with macroeconomic modelling. Especially dynamic factor models have been proved to be useful for GDP nowcasting or short-term forecasting. In this paper, we put forward an innovative factor-augmented probit model in order to analyze the business cycle. Factor estimation is carried either by standard statistical methods or by allowing a richer dynamic behaviour. An application is provided on euro area data in order to point out the ability of the model to detect recessions over the period 1974-2008. [/en]

AGENDA

lundi 5 décembre 2022

Law, Institutions and Economics in Nanterre (LIEN)

Vincent Lefrère (Institut Mines Telecom)

En salle 614 et en distanciel

Privacy, Data and Competition: The Case of Apps For Young Children

mardi 6 décembre 2022

Recherche et Economie et Socioéconomie Politique, des Institutions et des Régulations (RESPIR)

Eric Monnet (EHESS et PSE)

Le rôle d’amortisseur des banques centrales – une perspective historique

jeudi 8 décembre 2022

Lunch

Georges Prat

12h - 13h, salle 110

Modeling ex-ante risk premiums in the oil market

lundi 12 décembre 2022

Law, Institutions and Economics in Nanterre (LIEN)

Clément Brébion (Copenhagen BS)

En salle 614 et en distanciel

Unemployment Insurance Eligibility and Employment Duration

mardi 13 décembre 2022

Développement Durable Environnement et Energie (DDEE)

Nicolas Astier (Paris School of Economics)

16h-17h

Riding together: eliciting travelers’ preferences for long-distance carpooling

mercredi 14 décembre 2022

Économies du monde musulman

Mohamed Touati Tliba (École Supérieure de Commerce, Alger)

The scientific wealth of nations with special reference to MENA region: a cross-country productivity analysis of academic research

jeudi 15 décembre 2022

Doctorants

Pablo Aguilar Perez

TBA

jeudi 15 décembre 2022

Groupe de travail « Intelligence artificielle »

Matthieu Lapaty (UPMC)

TBA

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