Measuring business cycles intra-synchronization in US : a regime-switching interdependence framework

Este artículo propone un modelo econométrico de regímenes markovianos para identificar endógenamente períodos en los que las economías tienden a experimentar fases del ciclo económico de manera sincronizada e independiente. La fiabilidad del modelo econométrico se ha validado con datos simulados utilizando experimentos de Monte-carlo. El modelo se aplica para identificar cambios en la sincronización regional de Estados Unidos (EEUU). Los resultados indican la presencia de cambios significativos en los patrones cíclicos de afiliación de los estados de EEUU, y muestran que, cuanto más similares son las estructuras económicas de los estados, mayor es la correlación entre sus ciclos económicos. Adicionalmente, un análisis de redes, basado en las medidas de sincronización estimadas, revela un cambio en la propagación de choques contractivos a través de estados, lo que sugiere que EEUU se ha sincronizado internamente con mayor intensidad desde principios de los años noventaThis paper proposes a Markov-switching framework to endogenously identify periods where economies are more likely to (i) synchronously enter recessionary and expansionary phases, and (ii) follow independent business cycles. The reliability of the framework is validated with simulated data in Monte Carlo experiments. The framework is applied to assess the timevarying intra-country synchronization in US. The main results report substantial changes over time in the cyclical affiliation patterns of US states, and show that the more similar the economic structures of states, the higher the correlation between their business cycles. A synchronization-based network analysis discloses a change in the propagation pattern of aggregate contractionary shocks across states, suggesting that the US has become more internally synchronized since the early 1990

Monitoring the Spanish Economy through the Lenses of Structural Bayesian VARs

Este artículo propone un conjunto de modelos de Vectores Autorregresivos Estructurales Bayesianos (SBVAR), el cual es usado para: distinguir los principales choques que influencian a la economía española a través del tiempo, y proveer predicciones de PIB e inflación de corto y medio plazo. El conjunto de modelos consiste en un modelo de referencia, el cual incluye el PIB, la inflación y el tipo de interés, junto con cuatro extensiones que reúnen información acerca del mercado laboral, financiero e internacional, y también del sector fiscal. La identificación de los choques estructurales se lleva a cabo utilizando restricciones de signo y de exclusión. Los modelos propuestos proveen una narrativa de la contribución de choques económicos fundamentales que concuerda con eventos históricos de la economía española. Además, los modelos SBVAR son usados para proporcionar predicciones de PIB e inflación condicionales a diferentes escenarios acerca del desarrollo de variables macroeconómicas clave. Por lo tanto, los modelos propuestos podrían incorporarse al conjunto de modelos que el Banco de España utiliza para producir prediccionesThis paper proposes a suite of Structural Bayesian Vector Autoregression (SBVAR) models used (i) to disentangle the main shocks driving the Spanish economy over time and (ii) to provide short and medium term forecasts of output and inflation. The suite consists of a benchmark model, that includes output, prices and interest rate, along with four extensions that gather information from the labor, financial, and international markets, and from the fiscal sector. The identification of the structural shocks is achieved by relying on sign and exclusion restrictions. The models provide a narrative of the contribution of fundamental economic shocks that agrees with main historic events of the Spanish economy. Moreover, the proposed SBVAR models are used to provide forecasts of output and inflation conditional on diferent scenarios about the development of key macroeconomic variables. Therefore, the suite could be incorporated to the toolkit of quantitative models that the Banco de España uses to perform forecast

Fluctuations in global macro volatility

Este trabajo se basa en un enfoque de factores de volatilidad para estimar y descomponer segundos momentos, cambiantes en el tiempo, del crecimiento del PIB a través de países en contribuciones globales, regionales e idiosincrásicas. Los resultados documentan una moderación global de los ciclos económicos internacionales, definida como una disminución persistente de la volatilidad macroeconómica en las principales economías del mundo. Esta disminución de la volatilidad ha sido inducida por una reducción del componente subyacente global, y desvela un nuevo nivel de interconexión de la economía mundial. Después de evaluar la importancia de diferentes factores económicos, se encuentra que la reducción de la volatilidad macroeconómica de los países puede explicarse principalmente por la creciente apertura comercial habida en las últimas décadas. Asimismo, se encuentra que el componente idiosincrásico de la volatilidad de los países también está influenciado por las políticas monetarias internasWe rely on a hierarchical volatility factor approach to estimate and decompose timevarying second moments of countries output growth into global, regional and idiosyncratic contributions. We document a “global moderation” of international business cycles, defined as a persistent decline in macroeconomic volatility across the main world economies. This decline in volatility was induced by a reduction in the underlying global component, uncovering a new level of interconnection of the world economy. After assessing the importance of different economic factors, we find that the reduction in overall countries macroeconomic volatility can be mainly explained by the increasing trade openness exhibited in recent decades. Likewise, the idiosyncratic component of countries volatility is also influenced by domestic monetary policie

Monetary policy, stock market and sectoral comovement

En este artículo se evalúa el papel que desempeña el movimiento conjunto sectorial en la propagación de choques de política monetaria hacia el mercado de valores. En particular, se propone un modelo de vectores autorregresivos aumentado con factores, el cual permite cambios heterogéneos de régimen en la carga de los factores. El modelo, denominado MS2-FAVAR, permite evaluar de manera conjunta dos aspectos. Primero, los cambios potenciales en el grado de movimiento común entre los retornos asociados a un sector económico específico y los retornos asociados a la bolsa de valores, de manera agregada. Segundo, la propagación de choques de política monetaria, una vez que se han tomado en cuenta dichos cambios en el grado de movimiento común. Los resultados muestran que el efecto de choques de política monetaria sobre los retornos de la bolsa de valores es amplificado sustancialmente cuando los sectores experimentan un mayor grado de movimiento común entre ellos. Esto sugiere que un mercado de valores en el cual los sectores económicos se encuentran altamente interconectados es más sensitivo a la propagación de choques de política monetariaThis paper evaluates the role that sectoral comovement plays in the propagation of monetary policy shocks on the stock market. In doing so, we introduce a factor-augmented vector autoregressive model with heterogeneous regime-switching factor loadings, denoted as MS2-FAVAR, that allows us to jointly assess (i) potential changes in the degree of comovement between each sector-specifi c stock return and the aggregate stock market as well as (ii) the propagation of monetary policy shocks taking into account such changes in comovement. We find that the efects of monetary policy shocks on stock returns are substantially amplied when industries experience a stronger degree of comovement, suggesting that a more interconnected stock market is more prone to the propagation of monetary policy shocks. The MS2-FAVAR model is also well-suited to perform a network analysis to characterize linkages in large dataset

The propagation of industrial business cycles

En este artículo se examina la evolución de la distribución de los vínculos de ciclos económicos a nivel de industria, los cuales son modelados con procesos markovianos multivariados y estimados por el muestreo de Gibbs. Utilizando técnicas no paramétricas, se encuentra que el número y la ubicación de las modas de la distribución de disimilitudes industriales cambian a lo largo del ciclo económico. En particular, existe un patrón trimodal relativamente estable durante las fases expansivas y recesivas, caracterizadas por industrias con sincronía alta, moderada y baja. Sin embargo, durante los cambios de fase del ciclo económico, la masa de densidad se desplaza desde las industrias moderadamente sincronizadas hasta las industrias poco sincronizadas. Esto concuerda con una transmisión secuencial de los choques que afectan a los ciclos económicos industrialesThis paper examines the evolution of the distribution of industry-specific business cycle linkages, which are modelled through a multivariate Markov-switching model and estimated by Gibbs sampling. Using non parametric density estimation approaches, we find that the number and location of modes in the distribution of industrial dissimilarities change over the business cycle. There is a relatively stable trimodal pattern during expansionary and recessionary phases characterized by highly, moderately and lowly synchronized industries. However, during phase changes, the density mass spreads from moderately synchronized industries to lowly synchronized industries. This agrees with a sequential transmission of the industrial business cycle dynamic

Fluctuations in global output volatility

We thank the editor Mark M. Spiegel and two anonymous referees for excellent useful comments and suggestions that helped to improve this article. We would like to thank Maximo Camacho, Luciano Campos, Alessandro Galessi, Domenico Giannone, Daryna Grechyna, Carlos Thomas, Gabriel Perez-Quiros, Iryna Sikora, Francesco Zanetti and the participants at the 2018 ASSA meetings, the Econometric Society meeting of Latin American, the International Association for Applied Econometrics Conference, the VIII Zaragoza Workshop on Time Series Econometrics, and at the internal seminar series of the Banco de Espana for helpful comments and suggestions. The views expressed in this paper are those of the authors and are in no way the responsibility of the Banco de Espana or Eurosystem. Project PID2019-111708GA-I00 financed by MCIN/AEI/10.13039/501100011033.In this paper, we dissect the time-varying output volatility of the main world economies to study its dynamics, spillovers, and determinants, from a global perspective. Our analysis relies on a hierarchical volatility factor model and Bayesian model averaging. We show that the increasing comovement observed in international macroeconomic volatility is substantially larger in developing than in developed countries. Instead, developed countries have exhibited more asymmetric volatility shocks than developing countries in recent times. We also show that, although the downward trend in global volatility is related with increasing trade, idiosyncratic changes in volatility are highly influenced by domestic monetary policies. However, due to the declining role played by these idiosyncratic components over time, policymakers currently face greater constraints when it comes to stabilizing output fluctuations.Banco de Espana or Eurosystem PID2019-111708GA-I00 MCIN/AEI/10.13039/50110001103

Tracking weekly state-level economic conditions

En este documento se propone una base de datos constituida por índices de condiciones económicas semanales para los 50 estados de Estados Unidos, que se remonta a 1987. Los índices propuestos se obtienen mediante modelos de factores dinámicos de frecuencia mixta con variables semanales, mensuales y trimestrales que cubren múltiples dimensiones de las economías estatales. Se muestra que existe una considerable heterogeneidad en la duración, profundidad y sincronización de los ciclos económicos en los distintos estados. Se evalúa el papel de los estados en el desarrollo de las recesiones nacionales y se propone un indicador de agregación que permite medir la debilidad general de la economía estadounidense. Asimismo, se ilustra la utilidad de los índices propuestos para cuantificar las principales fuerzas que han contribuido al colapso económico causado por la pandemia de COVID-19 y para evaluar la efectividad de políticas económicas federales, como el Programa de Protección de Cheques de Pago.In this paper, we develop a novel dataset of weekly economic conditions indices for the 50 U.S. states going back to 1987 based on mixed-frequency dynamic factor models with weekly, monthly, and quarterly variables that cover multiple dimensions of state economies. We show that there is considerable heterogeneity in the length, depth, and timing of business cycles across individual states. We assess the role of states in national recessions and propose an aggregate indicator that allows us to gauge the overall weakness of the U.S. economy. We also illustrate the usefulness of these state-level indices for quantifying the main forces contributing to the economic collapse caused by the COVID-19 pandemic and for evaluating the effectiveness of federal economic policies like the Paycheck Protection Program

Markov-switching three-pass regression filter

En este artículo se presenta un nuevo enfoque para la estimación de modelos de factores de gran dimensión cuyas cargas de factores están sujetas a cambios markovianos de régimen. Dicho enfoque consiste en una extensión del filtro de regresión de tres pasos lineal a casos en los cuales los parámetros del modelo puedan cambiar en función de procesos markovianos. El método propuesto en este artículo, denominado «filtro de regresión de tres pasos con cambios markovianos» (MS-3PRF), es adecuado para tratar bases de datos que contengan un gran número de variables, ya que la estimación y la inferencia son directas, a diferencia de métodos alternativos, en donde la compleja estimación limita su uso a aplicaciones que envuelven pocas variables. Las propiedades en muestra finita del método propuesto se estudian con experimentos de Monte Carlo. Los resultados indican que, cuando los factores de carga están sujetos a inestabilidades, el método propuesto posee una mayor habilidad predictiva que métodos alternativos existentes en la literatura. Esta superioridad en términos predictivos también se observa en dos aplicaciones empíricas enfocadas a pronosticar la actividad económica y los tipos de cambio bilateralesWe introduce a new approach for the estimation of high-dimensional factor models with regime-switching factor loadings by extending the linear three-pass regression filter to settings where parameters can vary according to Markov processes. The new method, denoted as Markov-switching three-pass regression fi lter (MS-3PRF), is suitable for data sets with large cross-sectional dimensions, since estimation and inference are straightforward, as opposed to existing regime-switching factor models where computational complexity limits applicability to few variables. In a Monte Carlo experiment, we study the finite sample properties of the MS-3PRF and find that it performs favourably compared with alternative modelling approaches whenever there is structural instability in factor loadings. For empirical applications, we consider forecasting economic activity and bilateral exchange rates, finding that the MS-3PRF approach is competitive in both case

Do inflation expectations improve model-based inflation forecasts?

Las expectativas de inflación de los pronosticadores profesionales ayudan a mejorar las previsiones de inflación basadas en modelos. Para una amplia gama de modelos de series de tiempo para el área del euro y sus Estados miembros, encontramos una mayor precisión de pronóstico en los modelos que incorporan información sobre las expectativas de inflación de Encuesta a Pronosticadores Profesionales (SPF) del Banco Central Europeo y Consensus Economics en comparación con las contrapartes de ellos que no lo hacen. Las ganancias en la precisión de los pronósticos al incorporar las expectativas de inflación generalmente no son grandes, pero sí significativas en algunos períodos. Ambas expectativas, tanto a corto como a largo plazo, proporcionan información útil. Por el contrario, la incorporación de expectativas derivadas de los precios de los mercados financieros o de las empresas y los hogares no conduce a mejoras sistemáticas en el desempeño de las previsiones. Los modelos individuales que consideramos suelen ser mejores que los modelos univariados benchmark, pero para el área del euro los pronosticadores profesionales son más precisos, especialmente en los últimos años (no siempre es así para los países). El análisis se lleva a cabo para la inflación general y la inflación excluidas la energía y los alimentos, y tanto el pronóstico puntual como el de densidad se evalúan utilizando datos obtenidos en tiempo real durante el período 2001-2019.Those of professional forecasters do. For a wide range of time series models for the euro area and its member states we find a higher average forecast accuracy of models that incorporate information on inflation expectations from the ECB’s SPF and Consensus Economics compared to their counterparts that do not. The gains in forecast accuracy from incorporating inflation expectations are typically not large but significant in some periods. Both short- and long-term expectations provide useful information. By contrast, incorporating expectations derived from financial market prices or those of firms and households does not lead to systematic improvements in forecast performance. Individual models we consider are typically better than univariate benchmarks but for the euro area the professional forecasters are more accurate, especially in recent years (not always for the countries). The analysis is undertaken for headline inflation and inflation excluding energy and food and both point and density forecast are evaluated using real-time data vintages over 2001-2019

Housing prices in Spain: convergence or decoupling?

Este documento trata de medir la sincronía cíclica de los precios de la vivienda entre las ciudades españolas y su evolución a lo largo del período considerado. Para ello, se utiliza un modelo con regímenes markovianos que identifica los ciclos de los precios de la vivienda para cada par de ciudades y, al mismo tiempo, obtiene la evolución de la relación entre esos ciclos. Finalmente, estas relaciones bilaterales se sintetizan en un índice agregado de sincronía del precio de la vivienda de las ciudades españolas. Las estimaciones indican una sincronización creciente entre los precios de la vivienda hasta 2009, y después un patrón de leve desacoplamiento. Además, el análisis identifica las ciudades que han contribuido mayormente a este desarrollo. Por último, se muestra que las diferencias en el crecimiento de la población y en la estructura productiva son los factores clave para explicar la evolución de la sincronía de los precios de la vivienda entre las ciudades españolas.In this article, we measure changes over time in the synchronization of housing price cycles across Spanish cities. In doing so, we rely on a regime-switching framework that identifies the housing price cycles of pairs of cities, and simultaneously infers the evolving relation between those cycles. These bilateral relationships are then summarized into an aggregate synchronization index of city-level housing cycles. The estimates suggest that Spanish housing prices have followed a convergence pattern, which picked in 2009 and slightly decreased afterwards. We also identify the cities that have been the main contributors to this convergence process. Moreover, we show that differences in population growth and economic structure are key factors to explain the evolution of housing price synchronization among Spanish cities