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Abstract(s)
Economic recessions and Business Cycles have been studied over the years because of their serious financial impacts, which tends to spread all over the economy, causing unemployment, poverty, bankruptcies, etc. This Dissertation addresses the reliability of the yield curve as recession’s predictor nowadays and aims to test the forecasting power of the yield curve in countries beyond the United States. By employing Panel Data estimations, an empirical analysis of the ability of the yield curve and other macroeconomic variables to predict recessions is conducted, using indicators of economic activity across the G7 countries as a whole and individually, based on monthly data from 1995 to 2023. Empirical evidence shows that the predictive power for recessions is not uniquely a consequence of the yield curve as predictor, but also a result of the impact of the lags of the dependent variable itself as the current value of an economic activity indicator is deeply influenced by its recent past values. Furthermore, the third predictive equation presented for each predicted variable has the greatest predictive power for recessions, suggesting that the composite leading indicator is a better predictor of the economic activity than inflation and money supply together. Findings suggest that an efficient predictive power of the yield curve and lagged variables specially for Industrial production and Retail sales as dependent variables. Finally, robustness checks are conducted as the regression framework was restricted to a given regional area (America and Europe) and to specific countries, suggesting the stability of the estimations performed.
Os Ciclos Económicos e as Recessões são temas que têm sido estudados ao longo dos anos em virtude dos seus impactos financeiros, que tendem a espalhar-se por toda a economia, provocando desemprego, pobreza, falências, entre outros. Esta Dissertação aborda a fiabilidade da yield curve como preditor de recessões na atualidade, tendo como objetivo testar o poder de previsão da yield curve noutros países além dos Estados Unidos. Utilizando estimações em dados em painel, foi realizada uma análise empírica da capacidade da yield curve e de outras variáveis macroeconômicas para prever recessões através de indicadores da atividade económica real nos países do G7 como um todo e individualmente, com base em dados mensais de 1995 a 2023. Foram encontradas evidências empíricas de que o poder preditivo de recessões não é exclusivamente proveniente da yield curve, mas também resultado do impacto da própria variável dependente defasada, posto que o valor atual de uma variável económica é profundamente influenciado por seus valores passados. Concomitantemente, a terceira equação preditiva apresentou o maior poder explanatório para recessões, sugerindo que o Indicador Compósito é um melhor preditor da atividade económica do que a inflação e a oferta monetária juntas. Os resultados apontam para um bom poder preditivo da yield curve e das variáveis defasadas, especialmente para o Índice de Produção Industrial e o Índice de Vendas de Retalho como variáveis dependentes. Finalmente, ao restringir-se a uma determinada área e depois a um determinado país, as estimativas ganharam poder explicativo para justificar a ocorrência de recessões.
Os Ciclos Económicos e as Recessões são temas que têm sido estudados ao longo dos anos em virtude dos seus impactos financeiros, que tendem a espalhar-se por toda a economia, provocando desemprego, pobreza, falências, entre outros. Esta Dissertação aborda a fiabilidade da yield curve como preditor de recessões na atualidade, tendo como objetivo testar o poder de previsão da yield curve noutros países além dos Estados Unidos. Utilizando estimações em dados em painel, foi realizada uma análise empírica da capacidade da yield curve e de outras variáveis macroeconômicas para prever recessões através de indicadores da atividade económica real nos países do G7 como um todo e individualmente, com base em dados mensais de 1995 a 2023. Foram encontradas evidências empíricas de que o poder preditivo de recessões não é exclusivamente proveniente da yield curve, mas também resultado do impacto da própria variável dependente defasada, posto que o valor atual de uma variável económica é profundamente influenciado por seus valores passados. Concomitantemente, a terceira equação preditiva apresentou o maior poder explanatório para recessões, sugerindo que o Indicador Compósito é um melhor preditor da atividade económica do que a inflação e a oferta monetária juntas. Os resultados apontam para um bom poder preditivo da yield curve e das variáveis defasadas, especialmente para o Índice de Produção Industrial e o Índice de Vendas de Retalho como variáveis dependentes. Finalmente, ao restringir-se a uma determinada área e depois a um determinado país, as estimativas ganharam poder explicativo para justificar a ocorrência de recessões.
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Keywords
Recessions Yield curve Forecasting power Business cycles G7 Recessões Curva de rendimento Poder de previsão Ciclos econômicos