L'apport des enquêtes de conjoncture auprès des entreprises à la prévision à court terme de l'emploi : une application en temps réel sur données suisses (notice n° 237799)

détails MARC
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Personal name Siliverstovs, Boriss
Relator term author
245 00 - TITLE STATEMENT
Title L'apport des enquêtes de conjoncture auprès des entreprises à la prévision à court terme de l'emploi : une application en temps réel sur données suisses
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC.
Date of publication, distribution, etc. 2013.<br/>
500 ## - GENERAL NOTE
General note 17
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Cet article étudie l’apport des enquêtes de conjoncture auprès des entreprises réalisées par le centre de recherches conjoncturelles Kof à la prévision à court terme de l’emploi en Suisse. Une base de données en temps réel est utilisée pour simuler le processus de prévision en n’exploitant que les informations qui étaient disponibles lors de l’élaboration de chaque prévision. Le contenu prédictif de l’indicateur de l’emploi du Kof, tiré de ses enquêtes de conjoncture, est évalué pour les prévisions relatives aux trimestres courant et suivant, qui devancent les premiers chiffres officiels publiés de deux et cinq mois, respectivement. La prise en compte de l’indicateur de l’emploi du Kof débouche sur des prévisions ponctuelles et en densité sensiblement meilleures que celles tirées d’un simple modèle autorégressif de l’emploi.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Do Business Tendency Surveys Help in Forecasting Employment ? A Real-Time Evidence for SwitzerlandThis study investigates the usefulness of business tendency surveys collected at the KOF Swiss Economic Institute and aggregated in the form of the KOF Employment Indicator for short-term forecasting of employment in Switzerland. We use a real-time dataset in order to simulate the actual predictive process using only information that was available at the time when predictions were made. We evaluate the predictive content of the KOF Employment Indicator for both nowcasts that are published two months before the first official release, and one-quarter ahead forecasts published five months before the first official release. We find that inclusion of the KOF Employment Indicator leads to a substantial improvement in prediction accuracy of both point and density forecasts compared to the performance of a benchmark autoregressive model.
690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN)
Topical term or geographic name as entry element prévision en densité
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Topical term or geographic name as entry element emploi
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Topical term or geographic name as entry element données en temps réel
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Topical term or geographic name as entry element approche BMA (Bayesian model<br/>averaging)
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Topical term or geographic name as entry element enquêtes de conjoncture
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Topical term or geographic name as entry element employment
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Topical term or geographic name as entry element density forecasting
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Topical term or geographic name as entry element business tendency surveys
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Topical term or geographic name as entry element real-time data
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Topical term or geographic name as entry element Bayesian model averaging
786 0# - DATA SOURCE ENTRY
Note Économie & prévision | 199 | 1 | 2013-09-01 | p. 93-109 | 0249-4744
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Uniform Resource Identifier <a href="https://shs.cairn.info/revue-economie-et-prevision-2012-1-page-93?lang=fr">https://shs.cairn.info/revue-economie-et-prevision-2012-1-page-93?lang=fr</a>

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