000001437 001__ 1437 000001437 005__ 20250211155822.0 000001437 0247_ $$a10.34989/swp-2007-38$$2DOI 000001437 035__ $$a10.34989/swp-2007-38 000001437 041__ $$aeng 000001437 084__ $$aC Mathematical and Quantitative Methods$$02849 000001437 084__ $$aC3 Multiple or Simultaneous Equation Models; Multiple Variables$$02871 000001437 084__ $$aC32 Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Models$$02874 000001437 084__ $$aE Macroeconomics and Monetary Economics$$03005 000001437 084__ $$aE3 Prices, Business Fluctuations, and Cycles$$03029 000001437 084__ $$aE37 Forecasting and Simulation: Models and Applications$$03033 000001437 245__ $$aThe Canadian Business Cycle: A Comparison of Models 000001437 260__ $$bBank of Canada 000001437 269__ $$a2007 000001437 300__ $$a1 online resource (iii, 32 pages) 000001437 336__ $$aText 000001437 347__ $$bPDF 000001437 520__ $$aThis paper examines the ability of linear and nonlinear models to replicate features of real Canadian GDP. We evaluate the models using various business-cycle metrics. From the 9 data generating processes designed, none can completely accommodate every business-cycle metric under consideration. Richness and complexity do not guarantee a close match with Canadian data. Our findings for Canada are consistent with Piger and Morley's (2005) study of the United States data and confirms the contradiction of their results with those reported by Engel, Haugh, and Pagan (2005): nonlinear models do provide an improvement in matching business-cycle features. Lastly, the empirical results suggest that investigating the merits of forecast combination would be worthwhile.$$7Abstract 000001437 520__ $$aLes auteurs évaluent la capacité des modèles linéaires et non linéaires à reproduire les caractéristiques de l'évolution du PIB réel canadien en ayant recours à diverses mesures du cycle économique. Aucun des neuf processus générateurs de données qu'ils élaborent ne permet de recréer chacune des caractéristiques du cycle considérées. La richesse et la complexité du modèle ne garantissent pas une concordance parfaite avec les données canadiennes. Selon les résultats obtenus par les auteurs pour le Canada, les modèles non linéaires permettent de mieux reproduire les caractéristiques du cycle; ces résultats sont conformes à ceux de Piger et Morley (2005) fondés sur les données américaines et vont à l'encontre, comme les résultats de ces deux auteurs, de ceux présentés par Engel, Haugh et Pagan (2005). Enfin, les résultats empiriques donnent à penser qu'il vaudrait la peine d'examiner les avantages à tirer de la combinaison des prévisions.$$7Résumé 000001437 540__ $$aCreative Commons Attribution 4.0 International$$uhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode$$fCC-BY-4.0 000001437 6531_ $$aBusiness fluctuations and cycles 000001437 6531_ $$aEconometric and statistical methods 000001437 6531_ $$aCycles et fluctuations économiques 000001437 6531_ $$aMéthodes économétriques et statistiques 000001437 7001_ $$aDemers, Frédérick 000001437 7001_ $$aMacdonald, Ryan 000001437 789__ $$w1701-9397$$2ISSN$$eIsPartOf 000001437 8301_ $$aStaff Working Paper 000001437 8301_ $$aDocument de travail du personnel 000001437 8564_ $$uhttps://www.oar-rao.bank-banque-canada.ca/record/1437/files/wp07-38.pdf$$91cc03088-2914-4ec9-91e6-0bded856871b$$s335709$$zFile Source: Bank of Canada website, 2024 000001437 909CO $$ooai:www.oar-rao.bank-banque-canada.ca:1437$$pbibliographic 000001437 980__ $$aStaff Research 000001437 980__ $$aRDM 000001437 991__ $$aPublic