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Prévision et analyse de données de grande dimension (PADGD)



De nouvelles problématiques concernant la prévision en macroéconomie et en finance ont émergé au fur et à mesure que des banques de données plus larges et plus complexes ont vu le jour. Le Goupe PADGD au CIRANO suit deux pistes de recherche:

  • Nous adressons les gains en justesse de prévision dans des environnements "riches en données" dans lesquels le nombre de séries disponibles pour l'utilisation dans une prévision peuvent être dans les douzaines ou les centaines. La recherche se concentre sur les moyens utiles afin de résumer l'information dans des modèles de dimensions réduites tels que des modèles de facteurs, ou en combinant des modèles à l'aide de techniques telles que l'utilisation de modélisation bayésienne.
  • Nous avons exploré les effets potentiels sur nos modèles, procédures d'estimation et les évaluations causées par l'utilisation de données préliminaires qui sont révisées par la suite. Les études de données 'en temps réel' analysent les révisions apportées aux données mesurées dans de nombreuses "cuvées" de séries, et l'impact sur notre analyse économique. Ces trois dernières années, le CIRANO a été l'hôte de conférences sur ces données révisées, et nous continuerons dans notre lancée.

Cette page Web résume le travail entrepris au CIRANO dans trois domaines et contient les liens aux conférences et aux sources de données pertinentes. Veuillez nous contacter avec de l'information additionnelle qui pourrait être d'intérêt pour la communauté de recherche.

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