Nous utilisons des données internationales annuelles à long terme pour dix variables macroéconomiques afin d’évaluer les distributions prévisionnelles à long terme de six modèles de prévision. Les variables que nous utilisons vont des variables à faible corrélation sérielle aux variables à persistance cohérente avec les racines unitaires. Nos modèles de prévision comprennent des modèles de séries chronologiques simples et des modèles de domaine fréquentiel développés par Müller et Watson (2016). Pour des variables plausiblement stationnaires, un modèle AR(1) et un modèle fréquentiel, qui n’obligent pas l’utilisateur à prendre position sur l’ordre d’intégration, semblent raisonnablement bien calibrés pour des horizons de prévision de 10 et 25 ans. Pour les variables vraisemblablement non stationnaires, un modèle de marche aléatoire semble raisonnablement bien calibré pour des horizons de prévision de 10 et 25 ans.

Cela ressort d'un nouveau document de travail du NBER rédigé par Kurt G. Lunsford et Kenneth D. West. Si vous n'êtes pas familier avec les macros, voici une traduction GPT en texte brut. Et ce nouveau document suggère que les chocs macroéconomiques ne jouent pas un rôle très important.

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