Forecasting GDP at the regional level with many predictors

In this paper, we assess the accuracy of macroeconomic forecasts at the regional level using a large data set at quarterly frequency. We forecast gross domestic product (GDP) for two German states (Free State of Saxony and Baden- Württemberg) and Eastern Germany. We overcome the problem of a ’data-poor environment’ at the sub-national level by complementing various regional indicators with more than 200 national and international indicators. We calculate single– indicator, multi–indicator, pooled and factor forecasts in a pseudo real–time setting. Our results show that we can significantly increase forecast accuracy compared to an autoregressive benchmark model, both for short and long term predictions. Furthermore, regional indicators play a crucial role for forecasting regional GDP

Forecasting with many predictors - Is boosting a viable alternative?

This paper evaluates the forecast performance of boosting, a variable selection device, and compares it with the forecast combination schemes and dynamic factor models presented in Stock and Watson (2006). Using the same data set and comparison methodology, we find that boosting is a serious competitor for forecasting US industrial production growth in the short run and that it performs best in the longer run

Forecasting with many predictors - Is boosting a viable alternative?

This paper evaluates the forecast performance of boosting, a variable selection device, and compares it with the forecast combination schemes and dynamic factor models presented in Stock and Watson (2006). Using the same data set and comparison methodology, we find that boosting is a serious competitor for forecasting US industrial production growth in the short run and that it performs best in the longer run.Forecasting; Boosting; Cross-validation

Einige Anmerkungen zum Handelsblatt-Ranking 2013

Im September 2013 veröffentlichte das Handelsblatt das aktuelle VWL-Ranking. Der vorliegende Beitrag unterwirft die Methodik des Handelsblattes einer kurzen Kritik und vergleicht das Handelsblatt-Ranking mit den Rankings von RePEC

ifo Konjunkturtest Januar 2015 in Kürze: Die deutsche Wirtschaft startet gut ins neue Jahr

Der ifo Geschäftsklimaindex für die gewerbliche Wirtschaft Deutschlands ist im Januar gestiegen. Die Unternehmen waren merklich zufriedener mit ihrer aktuellen Geschäftslage. Zudem blickten sie wieder mehrheitlich optimistisch auf die kommende Entwicklung. Die deutsche Wirtschaft startet gut ins neue Jahr

ifo Konjunkturtest im August 2016 auf einen Blick: Die deutsche Konjunktur fällt in ein Sommerloch

Die Stimmung in der deutschen Wirtschaft hat sich merklich verschlechtert. Der ifo Geschäftsklimaindex ist von 108,3 Punkten im Juli auf 106,2 Punkte im August gefallen. Die Unternehmen beurteilten sowohl die aktuelle Geschäftslage als auch die Erwartungen für die kommenden sechs Monate schlechter als im Vormonat. Die deutsche Konjunktur fällt in ein Sommerloch

ifo Konjunkturtest im Juni 2016 in Kürze: Der Aufschwung in Deutschland ist intakt

Der ifo Geschäftsklimaindex stieg im Juni. Die Unternehmer waren mit ihrer aktuellen Geschäftslage etwas zufriedener, und die Geschäftsaussichten für die kommenden Monate verbesserten sich sogar deutlich. Alle Antworten der Juni-Umfragen gingen allerdings vor der Abstimmung in Großbritannien ein

Das Handelsblatt- und das RePEc-Ranking im Vergleich

Am 5. September 2011 veröffentlichte das Handelsblatt das VWL-Ranking 2011. Der vorliegende Beitrag unterwirft die Methodik des Handelsblatts einer kurzen Kritik und vergleicht anschließend das Ranking mit demjenigen von RePEc

Ranking Economists on the Basis of Many Indicators: An Alternative Approach Using RePEc Data

In socio-economic sciences the RePEc network (Research Papers in Economics) has become an essential source for the gathering and the spread of both existing and new economic research. Furthermore, it is currently the largest bibliometric database in economic sciences containing 33 different indicators for more than 30,000 economists. Based on this bibliographic information RePEc calculates well-known rankings for authors and academic institutions. We provide some cautionary remarks concerning the interpretation of some provided bibliometric measures in RePEc. Moreover, we show how individual and aggregated rankings can be biased due to the employed ranking methodology. In order to select key in-dicators describing and assessing research performance of scientist, we propose to apply principal component analysis in this data-rich environment. This approach allows us to assign weights to each indicator prior to aggregation. We illustrate the approach by providing a new overall ranking of economists based on RePEc data.RePEc, ranking aggregation, principal components analysis, economics profession