Predicting Canadian Recessions Using Dynamic Probit Modelling Approaches (La Prévision Des Récessions Canadiennes À L’Aide D’Approches Utilisant Des Modèles Probit Dynamiques)

This paper examines the ability of various financial and macroeconomic variables to forecast Canadian recessions. It evaluates four model specifications, including the advanced dynamic, autoregressive, dynamic autoregressive probit models as well as the conventional static probit model. The empirical results highlight several significant recession predictors, notably the government bond yield spread, growth rates of the housing starts, the real money supply and the composite index of leading indicators. Both the in‐sample and out‐of‐sample results suggest that the forecasting performance of the four probit models is mixed. The dynamic and dynamic autoregressive probit models are better in predicting the duration of recessions while the static and autoregressive probit models are better in forecasting the peaks of business cycles. Hence, the advanced dynamic models and the conventional static probit model can complement one another to provide more accurate forecasts for the duration and turning points of business cycles. (Ce texte examine la capacite de differentes variables financieres et macroeconomiques a predire les recessions canadiennes On examine quatre specifications du modele probit –, le modele dynamique avance, le modele autoregressif, le modele dynamique autoregressif, ainsi que le modele statique conventionnel. Les resultats empiriques soulignent plusieurs predicteurs significatifs – notamment l’etalement des taux de rendement des obligations gouvernementales, les taux de croissance des mises en chantier des maisons, l’offre de monnaie reelle, et l’indice composite avance. Les resultats a la fois pour des estimations basees sur l’echantillon ou hors‐echantillon suggerent que la performance previsionnelle des quatre modeles probit n’est pas toujours coherente. Les modeles dynamique et dynamique autoregressif performent mieux dans la prevision de la duree des recessions, alors que les modeles statique et autoregressif font un meilleur travail dans la prevision des sommets des cycles d’affaires. Les modeles dynamique avance et conventionnel se completent en ce qu’ils fournissent des donnees plus precises sur la duree et et les points tournants des cycles d’affaires.)