Uncertainty and the macroeconomy: evidence from an uncertainty composite indicator

Abstract

This paper proposes a uncertainty composite indicator (UCI) based on three distinct sources of uncertainty (namely financial, political, and macroeconomic) for the US economy on the period 1985-2015. For that, we use the dynamic factor model proposed by Doz et al. (2012), summarizing efficiently six individual uncertainty proxies, namely two macroeconomic and financial uncertainty factors based on the unpredictability, a measure of (micro)economic uncertainty, the implied volatility index, the corporate bond spreads, and an index of economic policy uncertainty. We then compare the effects of uncertainty on economic activity when the UCI is used instead of individual uncertainty proxies in structural VAR models.The interest of our UCI is to synthesize theses effects within one measure of uncertainty. Overall, the UCI was able to account for the most important dynamics of uncertainty which play an important role in business cycles.

Measuring Economic and Economic Policy Uncertainty, and their Macroeconomic Effects: The Case of Spain

“…Rossi and Sekhposyan (2015), which proxy uncertainty with errors from forecasting several macroeconomic variables, or of Charles et al (2018), which construct a synthetic index of uncertainty for the US based on dynamic factor models.…”

Determinants of Cryptocurrency Price Movements

“…This test was especially developed to correct the problem of size distortion in the volume of error term in Phillips and Perron (1988) test. This method was preferred in the study because it is more powerful than ADF and PP tests (Charles, Darne and Tripier, 2018). In the study, Ng -Perron (2001) unit root tests were performed and the results obtained are presented in Table 1.…”

Fragilidade Financeira e Volatilidade dos Ciclos Econômicos no Brasil Pós-Plano Real

“…Mais recentemente, vários trabalhos têm se dedicado a derivar índices de incerteza econômica e de fragilidade financeira, verificando sua relação com o desempenho macroeconômico (Kliesen et al 2012, Jurado et al 2015, Baker et al 2016, Charles et al 2018. Charles et al (2018), em particular, adotam estratégia semelhante ao presente trabalho, utilizando o modelo de fator dinâmico para derivar uma medida única de incerteza e verificar sua relação com variáveis macroeconômicas no curto prazo por meio de vetores autorregressivos. Esses trabalhos foram em sua maior parte desenvolvidos com dados da economia americana e desconhece-se iniciativa semelhante de derivação de índice de fragilidade com o uso de fator dinâmico para o Brasil.…”

“…Observa-se que a maioria dos trabalhos empíricos que buscam estudar a relação entre fragilidade financeira e volatilidade dos agregados macroeconômicos utiliza dados cross-country, sem levar em consideração a dinâmica de curto prazo que só é possível analisar em séries temporais com frequência mensal ou trimestral. Excetuam-se os trabalhos de Teixeira e Tiryaki (2017), Tiryaki et al (2017) e Charles et al (2018), que possuem objetivos similares ao presente trabalho, mas adotam estratégias empíricas e bases de dados diferenciados e obtêm conclusões distintas. Tiryaki et al (2017) utilizam um modelo de vetores autorregressivos (VAR) para estabelecer a relação entre inadimplência, crédito e os ciclos econômicos no Brasil.…”

“…Esta metodologia permite incorporar um conjunto maior de variáveis, como medidas de liquidez, de prêmio de risco e de fragilidade no mercado de capitais, ausentes no trabalho de Tiryaki et al (2017). O modelo de fator dinâmico também foi empregado por Charles et al (2018) para derivar um indicador de incerteza com dados da economia americana, que foi utilizado posteriormente na estimação de modelos VAR. Estes autores concluíram que a incerteza contribui de maneira significativa para a volatilidade macroeconômica.…”