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 27 mars 2023

Professeurs invités

Axel Gautier

jeudi 30 mars 2023

Groupe de travail « Intelligence artificielle »

Paola Tubaro (CREST)

Salle : G614B

Artificial intelligence, labour transformations, and inconspicuous inequalities: women’s work on digital ‘micro-tasking’ platforms

jeudi 30 mars 2023

Doctorants

Morel Tien

Migration et synchronisation des cycles

lundi 3 avril 2023

Law, Institutions and Economics in Nanterre (LIEN)

Stefania Marcassa (CY Cergy)

En salle 614 et en distanciel

TBA

mardi 4 avril 2023

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

Franck Bessis (Triangle et Université Lyon 2)

Une ethnographie de l’expertise économique d’Etat

mardi 4 avril 2023

Développement Durable Environnement et Energie (DDEE)

Etienne Lorang (Tilburg University)

Salle 614B de 16h00 – 17h00)

A CGE Integrating Material Stocks and Flows

jeudi 6 avril 2023

Lunch

Axel Gautier (Université de Liège)

TBA

jeudi 6 avril 2023

Groupe de travail « Intelligence artificielle »

Renaud Aioutz-Lefebvre (OpenStudio)

Recherche de synergies productives et synergies inter-entreprises

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