From fixed-event to fixed-horizon density forecasts: obtaining measures of multi-horizon uncertainty from survey density forecasts

Abstract

Surveys of Professional Forecasters produce precise and timely point forecasts for key macroeconomic variables. However, the accompanying density forecasts are not as widely utilized, and there is no consensus about their quality. This is partly because such surveys are often conducted for 'fixed events'. For example, in each quarter panelists are asked to forecast output growth and inflation for the current calendar year and the next, implying that the forecast horizon changes with each survey round. The fixed-event nature limits the usefulness of survey density predictions for policymakers and market participants, who often wish to characterize uncertainty a fixed number of periods ahead ('fixed-horizon'). Is it possible to obtain fixed-horizon density forecasts using the available fixed-event ones? We propose a density combination approach that weights fixed-event density forecasts according to a uniformity of the probability integral transform criterion, aiming at obtaining a correctly calibrated fixed-horizon density forecast. Using data from the US Survey of Professional Forecasters, we show that our combination method produces competitive density forecasts relative to widely used alternatives based on historical forecast errors or Bayesian VARs. Thus, our proposed fixed-horizon predictive densities are a new and useful tool for researchers and policy makers.

Las encuestas de previsiones de analistas profesionales ofrecen pronósticos puntuales de las variables macroeconómicas más relevantes de manera precisa y oportuna. No obstante, las subsecuentes previsiones de densidad no son comúnmente utilizadas y no existe consenso sobre su calidad. Esto se debe, parcialmente, a que dichas encuestas suelen ser realizadas para eventos fijos. Por ejemplo, cada trimestre se pide a los panelistas pronósticos del crecimiento de la producción y de la inflación para el año actual y para el siguiente, lo que implica que el horizonte de previsión cambia en cada encuesta. La naturaleza del evento fijo limita la utilidad de las predicciones de densidad de las encuestas para las personas encargadas responsables de la política económica y para los participantes del mercado, quienes suelen desear la identificación de la incertidumbre a un plazo fijo en el futuro («horizonte fijo»). ¿Es posible obtener unas previsiones de densidad a un horizonte fijo usando las de evento fijo? Proponemos un enfoque de combinación de densidades que pondera las predicciones de densidad de eventos fijos de acuerdo con la uniformidad del criterio de transformación integral de la probabilidad, con el objetivo de obtener un pronóstico de densidad de horizonte fijo correctamente calibrado. Usando los datos de la encuesta «US Survey of Professional Forecasters», demostramos que nuestra metodología de combinación proporciona previsiones de densidad competitivas, en relación con las alternativas comúnmente utilizadas, basadas en errores de predicción históricos o VAR bayesianos. Así, nuestras densidades predictivas de horizonte fijo propuestas son una herramienta nueva y útil para investigadores y responsables políticos.