In this paper we propose a straightforward method to derive a non-inflationary rate of capacity utilization (NIRCU) based on micro data. We condition the current capacity utilization of firms on their current and planned price adjustments. The noninflationary capacity utilization rate is then defined as the rate where a firm feels no price adjustment pressure. One of the main advantages is that this methodology uses structural aspects and does not make it necessary to operate with -often rather arbitrary -statistical filters. We show that our aggregate NIRCU performs remarkably well as an indicator of inflationary pressure in a Phillips curve estimation. JEL classification: E31, E32, E52Le NIRCU et la courbe de Phillips : une approche ancrée dans les micro-données. Dans ce mémoire, on propose une méthode simple pour dériver le taux non-inflationniste d'utilisation de la capacité (NIRCU)à partir de micro-données. Onétablit l'utilization de la capacité des firmes sur la base des ajustements (présents ou anticipés) de prix. Le taux non-inflationniste d'utilisation de la capacité est alors défini comme celui où la firme ne ressent aucune pression pour ajuster ses prix. L'un des principaux avantages de cette approche est que cette méthodologie utilise les aspects structurels et ne nécessite pas qu'on utilise des filtres statistiques souvent arbitraires. On montre que le NIRCU agrégé performe relativement bien en tant qu'indicateur de la pression inflationniste dans la calibration de la courbe de Phillips.
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AbstractForecasting real economic activity poses a considerable challenge not only due to hard-to-predict events like the current financial crisis but also due to the fact that targeted variables often undergo significant revisions after their first publication. In this paper we report the results of a genuine ex-ante forecasting experiment in real time. It highlights the difficulties of hitting a moving target and shows that in a realistic setting linear models in combination with survey data perform as good as much more sophisticated approaches.
JEL classification: E37, C35
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