Quantifying the economic response to COVID-19 mitigations and death rates via forecasting Purchasing Managers' Indices using Generalised Network Autoregressive models with exogenous variables
用含外生变量的广义网络自回归预测采购经理指数：COVID-19防控与死亡率的经济响应AI 解读 ↓
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用含外生变量的广义网络自回归预测采购经理指数：COVID-19防控与死亡率的经济响应
- 研究问题
- 如何利用国家间贸易网络预测采购经理指数，并纳入疫情防控强度和死亡率，描述不同干预情景下的经济变化？
- 方法与思路
- 作者用出口贸易确定国家网络，扩展GNAR以纳入节点特定外生时间序列，并通过混频模型开展英国干预情景预测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称GNAR的预测均方误差低于VAR，加入疫情变量的GNARX进一步改善预测，并用于英国不同干预强度的情景分析。
- 阅读关注点
- 应核对贸易网络与权重构造、外生变量的时序处理、混频方式，以及预测比较的样本划分和情景解释依据。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未说明因果识别，情景预测不能直接当作防控政策的因果效应。
原文摘要
Knowledge of the current state of economies, how they respond to COVID-19 mitigations and indicators, and what the future might hold for them is important. We use recently-developed generalised network autoregressive (GNAR) models, using trade-determined networks, to model and forecast the Purchasing Managers' Indices for a number of countries. We use networks that link countries where the links themselves, or their weights, are determined by the degree of export trade between the countries. We extend these models to include node-specific time series exogenous variables (GNARX models), using this to incorporate COVID-19 mitigation stringency indices and COVID-19 death rates into our analysis. The highly parsimonious GNAR models considerably outperform vector autoregressive models in terms of mean-squared forecasting error and our GNARX models themselves outperform GNAR ones. Further mixed frequency modelling predicts the extent to which that the UK economy will be affected by harsher, weaker or no interventions.