Forecasting the probability of US recessions: a Probit and dynamic factor modelling approach

Abstract

Abstract Quantifying the probability of U.S. recessions has become increasingly important since August 2007. In a data‐rich environment, this paper is the first to apply a Probit model to common factors extracted from a large set of explanatory variables to model and forecast recession probability. The results show the advantages of the proposed approach over many existing models. Simulated real‐time analysis captures all recessions since 1980. The proposed model also detects a significant jump in the next six‐month recession probability based on data up to November 2007, one year before the formal declaration of the recent recession by the NBER. Quantifier la probabilité des récessions américaines est devenu de plus en plus important depuis août 2007. Dans un environnement où l’information foisonne, ce texte est le premier à appliquer la technique probit à des facteurs communs extraits d’un vaste ensemble de variables explicatives pour modéliser et prédire la probabilité de récession. Les résultats montrent les avantages de l’approche utilisée sur plusieurs des modèles en vogue. Une analyse de simulation en temps réel saisit toutes les récessions depuis 1980. Le modèle proposé détecte aussi un saut significatif dans la probabilité de récession dans les prochains six mois à partir des données disponibles jusqu’à novembre 2007 – un an avant que le NBER n’annonce formellement le commencement de la récente récession.