A large Canadian database for macroeconomic analysis

C-Tier
Journal: Canadian Journal of Economics
Year: 2022
Volume: 55
Issue: 4
Pages: 1799-1833

Authors (4)

Olivier Fortin‐Gagnon (not in RePEc) Maxime Leroux (not in RePEc) Dalibor Stevanovic (Université du Québec à Montréa...) Stéphane Surprenant (not in RePEc)

Score contribution per author:

0.251 = (α=2.01 / 4 authors) × 0.5x C-tier

α: calibrated so average coauthorship-adjusted count equals average raw count

Abstract

This paper provides a large‐scale Canadian macroeconomic database and shows its usefulness for empirical macroeconomic analysis. The data set contains hundreds of Canadian and provincial economic indicators. It is designed to be updated regularly and real‐time vintages are publicly available. It relieves users to deal with data changes and methodological revisions. We show four useful features of this data set for macroeconomic research. First, the factor structure explains a sizeable part of the variation of the data set and appears as an appropriate means of dimension reduction. Second, the data set is useful to capture turning points of the Canadian business cycle. Third, it has substantial predictive power when forecasting key macroeconomic indicators. Fourth, the richness of the panel is used to study the effectiveness of monetary policy across regions and sectors. Une grande base de données canadiennes pour l'analyse macroéconomique. Cet article fournit une base de données macroéconomiques canadiennes à grande échelle et montre son utilité pour l'analyse macroéconomique empirique. L'ensemble de données comporte des centaines d'indicateurs économiques du Canada et des provinces. De par sa conception, il doit être mis à jour périodiquement et des cuvées sont disponibles au public en temps réel. L'ensemble de données empêche les utilisateurs d'avoir à composer avec des changements de données et des révisions de la méthodologie. Nous montrons quatre fonctions utiles de cet ensemble de données dans le contexte de la recherche en macroéconomie. Premièrement, la structure par facteur permet d'expliquer une grande partie de la variation des ensembles de données et semble être une façon appropriée de réduction de la dimension. Deuxièmement, l'ensemble de données est utile pour saisir le moment tournant des cycles commerciaux au Canada. Troisièmement, l'ensemble de données permet un important pouvoir de prédiction pour la prévision des indicateurs macroéconomiques clés. Quatrièmement, les riches connaissances des experts permettent d'étudier l'efficacité de la politique monétaire d'une région et d'un secteur à l'autre.

Technical Details

RePEc Handle
repec:wly:canjec:v:55:y:2022:i:4:p:1799-1833
Journal Field
General
Author Count
4
Added to Database
2026-01-29