The high-frequency forecasting model(part1)

The development of a quarterly system of national accounts and the publication of monthly strategic indicators related to production activity, financial markets and prices allow us to develop a system of high- frequency forecasts in order to anticipate the quarterly GDP well in advance of official publication. It also allows us to respond more efficiently to an increasing user demand for short-term forecasts. The main purpose of the high-frequency forecasting (HFF) model is to provide analysts with an anticipation of the current quarter GDP by replicating, as closely as possible, he methodology used by the statisticians in charge of the national accounts, but executed earlier. The model for Mexico3 follows the methodology developed at the University of Pennsylvania for the current quarter model (CQM) of the US economy (Klein and Park, 1993, 1995).

The HFF model predicts the quarterly GDP using monthly information on economic activity, financial market transactions, and readings on futures, forwards and expectations. The methodology combines the use of high-frequency indicators, time-series equations and regression analysis.

The GDP forecast is generated by three different approaches: production (supply); expenditure (demand); and a canonical form (principal components) of many advance indicators. Since the model is a purely econometric forecasting system, it does not rely on personal adjustment. It is automatically re-estimated every month (weekly for the US and China models), when new pieces of information are publicly available and incorporated into the system. The three different approaches generate three independent forecasts of GDP, which are averaged to produce a single quarterly estimate.

In Mexico, the quarterly GDP is computed by the National Institute of Statistics and Geography (INEGI) using the production side. It states that GDP is estimated as the value-added of production sectors. The offi cial release is announced six weeks after the end of each quarter. GDP by the demand side is released one month later (ten weeks after the end of each quarter), but it does not include revisions of the total since the discrepancy is always part of inventory change. INEGI does not produce quarterly figures for GDP by the income side. Thus the first two approaches in our HFF model for Mexico include the production and the expenditure sides.

The third approach is built using the principal components methodology,which is also called the aggregative approach. The first two methods try to estimate quarterly GDP using monthly indicators similar to those INEGI uses to compute the quarterly national accounts aggregates. For example, the volume of retail sales is one of the relevant indicators to compute private consumption from the national income and product accounts (NIPA). The quarterly private consumption aggregate is then linked to the monthly retail sales indicator through a bridge equation, as explained later in this chapter.

The first approach in our model is the production side. INEGI collects information on the value-added of production for all types of economic activities, and then computes the corresponding sector aggregate. Thus the monthly information on production of each of several industrial activities generates the quarterly industrial GDP.

 

4. Translate the text below.

Служба управления сценариями – это программный компонент распределенной среды (например, MathCloud), позволяющий создавать и выполнять вычислительные сценарии, сформированные путем объединения сервисов среды. Как видно из рисунка, основными компонентами службы являются: сервис управления сценариями, среда выполнения сценариев и редактор сценариев. Рассмотрим подробнее каждый из этих компонентов.

Сервис управления сценариями предоставляет удаленный программный интерфейс для хранения сценариев. В рамках сервис-ориентированного подхода каждый сохраненный пользователями сценарий развертывается как новый сервис распределенной среды. На сервисе управлениями также лежит и задача обеспечения запуска сценариев. Запуск осуществляется путем вызова соответствующего сервиса через унифицированный интерфейс распределенной среды.

Среда выполнения сценариев является составной частью сервиса управления сценариями. Она, в свою очередь, занимается обработкой запросов к сервисам-сценариям. При этом каждый запрос является запуском нового экземпляра сценария. На вход среде выполнения подаются описание сценария и значения его входных параметров, после чего среда выполнения осуществляет интерпретацию описаний сценариев. Это включает в себя выполнение описанных в сценарии действий, вызовы внешних сервисов, контроль за выполнением сценария и получение результатов его выполнения.

Наконец, редактор сценариев представляет собой графический веб-интерфейс службы управления сценариями и, по сути, является веб-клиентом для среды выполнения сценариев. Редактор создан с широким использованием технологий AJAX. В его основе лежат такие javascript-библиотеки, как WireIt,YUI и InputEx. Благодаря этому удалось сделать редактор кроссплатформенным - фактически, он может работать на любой операционной системе, для которой существует какой-либо из современных веб-браузеров, а так же нетребовательным к системным ресурсам, удобным и выразительным.

 

UNIT 10

1. While reading the text, pay special attention to the italicized words: