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The Econometric Analysis of Mixed Frequency Data and its use in Policy Making

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Preparare il terreno per previsioni economiche migliori

Un nuovo metodo di previsioni economiche, chiamato nowcasting, migliorerà la qualità dei dati di cui i fautori dell poliche europei hanno bisogno per prendere decisioni.

I dati economici sono disponibili a diverse frequenze. Per esempio, i dati dei mercati finanziari arrivano quotidianamente, mentre i dati economici sono spesso riportati ogni mese o trimestre. Quando i dati disponibili a diverse frequenze sono soggetti a un'analisi empirica con metodi tradizionali, spesso delle informazioni vanno perdute, il che porta a una visione imprecisa della situazione. Adesso un progetto finanziato dall'UE, denominato MIDAS ("The econometric analysis of mixed frequency data and its use in policy making"), ha trovato un metodo che migliora l'analisi di questi dati misti. La MIDAS regressions, una delle sue più importanti applicazioni fornisce previsioni economiche migliori, chiamate dal progetto "nowcast". I nowcast rendono disponibili con più frequenza i dati economici di periodo, migliorando così la frequenza e la qualità delle informazioni di cui hanno bisogno i fautori delle politiche. Nell'ambito del progetto, i ricercatori hanno condotto un progetto congiunto unico tra la Banca centrale europea (BCE) e la Banca di riserva federale. I risultati hanno mostrato che "MIDAS regressions avrebbe migliorato in modo sostanziale la qualità delle previsioni durante la recente crisi finanziaria". I risultati del progetto sono stati presentati alla EC-squared conference 2013 tenutasi presso l'Università di Cipro, il cui tema era "L'analisi econometrica dei dati a frequenza mista". MIDAS regressions sarà fondamentale in tutte le future regressioni economiche, ha sottolineato il progetto, poiché i politici riceveranno aggiornamenti frequenti e precisi sull'economia. Questo migliorerà le previsioni economiche a breve e medio termine e metterà i politici in una posizione migliore per intervenire e minimizzare i rischi socioeconomici.

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