Monthly GDP Growth Estimates for the U.S. States
美国各州月度 GDP 增长估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用混频 VAR 构造州级 GDP 时间序列与即时预测，对应时间序列、VAR 和预测方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
美国各州月度 GDP 增长估计
- 研究问题
- 如何整合不同频率的州级与全国数据，构造美国各州月度实际 GDP 的历史估计和即时预测，并保持官方统计一致性？
- 方法与思路
- 作者建立混频向量自回归模型，纳入月度、季度及年度数据，通过时间与横截面约束使月度估计符合官方季度总量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法覆盖五十州及华盛顿特区，提供自一九六四年以来的月度估计，并可提前于官方季度发布进行州级即时预测。
- 阅读关注点
- 应核对混频观测方程、跨州与跨期加总约束、全国 GDP 条件信息，以及即时预测评估是否使用真实时点的数据版本。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未说明预测误差数值与比较基准，“至今”的覆盖范围取决于该版本。
原文摘要
This paper develops a mixed frequency vector autoregressive (MF-VAR) model to produce nowcasts and historical estimates of monthly real state-level GDP for the 50 U.S. states, plus Washington DC, from 1964 through the present day. The MF-VAR model incorporates state and U.S. data at the monthly, quarterly, and annual frequencies. Temporal and cross-sectional constraints are imposed to ensure that the monthly state-level estimates are consistent with official estimates of quarterly GDP at the U.S. and state-levels. We illustrate the utility of the historical estimates in better understanding state business cycles and cross-state dependencies. We show how the model produces accurate nowcasts of state GDP three months ahead of the BEA's quarterly estimates, after conditioning on the latest estimates of U.S. GDP.