New Version of the Quarterly Model of Banco de Espaaa (MTBE)

Pareja, Ana Arencibia; Hurtado, Samuel; López, Mercedes de Luis; Ortega, Eva

doi:10.2139/ssrn.3120252

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“…El modelo replica con gran detalle la estructura de la Contabilidad Nacional, y, especialmente en el corto plazo, su comportamiento está determinado principalmente por los canales de demanda. Su primera versión está detallada en Estrada, Fernández, Moral y Regil (2004), y desde entonces ha sido desarrollado de manera continuada en versiones sucesivas 11 , hasta llegar a la actual, documentada en Arencibia, Hurtado, de Luis López y Ortega (2017).…”

Section: Modelos De Previsión Macroeconómicaunclassified

Marco de análisis sistémico del impacto de los riesgos económicos y financieros

Montes

Galán

Bru

et al. 2023

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Este documento presenta el marco de referencia del Banco de España para el análisis del impacto de la materialización de riesgos macroeconómicos y financieros sobre la actividad real y la estabilidad financiera. Este marco incluye un amplio conjunto de modelos y métodos, tanto empíricos como teóricos, con el fin de capturar la heterogeneidad de las diversas fuentes de riesgo y sus distintas características. En particular, se describe su aplicación para medir el impacto de riesgos, derivados tanto de fuentes endógenas (como la acumulación de desequilibrios macroeconómicos y financieros a lo largo del ciclo) como de fuentes exógenas. Respecto a estas últimas, se presenta la aplicación de estos modelos en el contexto de la irrupción de la pandemia de COVID-19 y de las medidas de política económica adoptadas en respuesta la crisis resultante, tanto en los ámbitos fiscal y monetario como en el prudencial. Igualmente, se presenta su aplicación en el contexto de la invasión rusa de Ucrania y de la intensificación de las tensiones inflacionarias y de incertidumbre económica.

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Section: Modelos De Previsión Macroeconómicaunclassified

Marco de análisis sistémico del impacto de los riesgos económicos y financieros

Montes

Galán

Bru

et al. 2023

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“… Note : [1] Caldera and Johanssen (2013); [2] Dümmler and Kienle (2010); [3] Knetsch (2010); [4] Gattini and Ganoulis (2012); [5] Dohring (2018); [6] Cavalleri et al (2019); [7] Antipa and Schalck (2010); [8] Antipa and Lecat (2010); [9] Muellbauer (2022); [10] Bulligan et al (2017); [11] Arencibia et al (2017); [12] Berben et al (2018); [13] Rodriguez Palenzuela and Dees (2016); [14] Angelini et al (2019). “x” means that the variable is present in the model but does not have a specific estimated coefficient or the estimate is not reported.…”

Section: Literaturementioning

confidence: 99%

Forecasting housing investment

Martínez

Bondt

Gieseck

2023

Journal of Forecasting

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This study applies a model averaging approach to conditionally forecast housing investment in the largest Euro area countries and the Euro area. To account for substantial modeling uncertainty, it estimates a large and diverse number of vector error correction models using a wide set of long‐ and short‐run determinants and applies subset selection based on in‐sample and out‐of‐sample criteria. First, a pseudo out‐of‐sample forecast exercise shows that our model averaging approach consistently beats a battery of distinguished benchmark models, including BVARs, FAVARs, LASSO, and Ridge regressions. This evidences that model averaging provides more accurate forecasts also in the case of housing investment. Second, we find remarkable cross‐country heterogeneity in the drivers of housing investment. Overall, these findings guide forecasters and modelers on improving housing investment models and policymakers on implementing country‐specific housing market policies.

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