Stefan Gerald Neuwirth


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Neuwirth

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Stefan Gerald

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0000-0002-7446-7207

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Publications 1 - 10 of 27
  • Tracking Economic Activity With Alternative High-Frequency Data
    Item type: Working Paper
    Eckert, Florian; Kronenberg, Philipp; Mikosch, Heiner; et al. (2020)
    KOF Working Papers
    Most macroeconomic indicators failed to capture the sharp economic fluctuations dur- ing the Corona crisis in a timely manner. Instead, alternative high-frequency data have been used, aiming to monitor the economic situation. However, these data are often only loosely related to the business cycle and come with irregular patterns of missing observations, ragged edges and short histories. This paper presents a novel mixed- frequency dynamic factor model for measuring economic activity at high-frequency intervals in rich data environments. Previous research has estimated the dynamic factor conditional on actually observed data only. In contrast, we propose to estimate the dynamic factor conditional on a balanced panel with observed and latent data information, where the latent data are themselves estimated in a separate state-space block. One benefit of this data augmentation strategy is that it allows to easily ac- count for serial correlation in the factor measurement errors. We apply the model to a set of daily, weekly, monthly and quarterly series and extract a dynamic factor, which is identified as the weekly growth rate of GDP. It turns out that the model is well suited to exploit the business cycle information contained in alternative high- frequency data. GDP is tracked timely and accurately during the Corona crisis and past economic crises.
  • Tracking Economic Activity With Alternative High-Frequency Data
    Item type: Journal Article
    Eckert, Florian; Kronenberg, Philipp; Mikosch, Heiner; et al. (2025)
    Journal of Applied Econometrics
    Monthly macroeconomic series captured the sharp fluctuations during the COVID-19 pandemic only with a lag. The use of alternative high-frequency data is promising for crisis periods, but it is difficult to extract relevant business cycle information from them. We present a Bayesian mixed-frequency dynamic factor model with stochastic volatility for measuring GDP growth at high-frequency intervals. Its novelty is an additional state-space block, in which the sparse observations in the mixed-frequency data are augmented to a balanced panel with observed and estimated latent information. The dynamic factors are then estimated conditional on the augmented data. Our model exploits the information in rich datasets of weekly, monthly, and quarterly series, including alternative high-frequency data. GDP is nowcasted timely and accurately during volatile periods.
  • The Nowcasting Lab: GDP Forecasting and True Out-of-Sample Model Testing in Real Time
    Item type: Conference Paper
    Kronenberg, Philipp; Mikosch, Heiner; Neuwirth, Stefan Gerald; et al. (2022)
    The Nowcasting Lab is an automated code-database-website environment for GDP forecasting. It generates nowcasts and one-quarter ahead forecasts for quarterly GDP growth of currently 12 European countries and the euro area using several forecasting models and a large amount of data. The projections are updated daily and released on a website together with detailed additional information. Forecast practitioners can use the website as an extended arm for their work. Researchers can use the lab to monitor and test new forecasting models in a true out-of-sample environment. All projections and input data are stored in a daily vintage real-time database which can be used for real-time forecasting studies. As an application, we analyze the performance of the GDP forecasting models during the COVID-19 crisis.
  • Konjunkturanalyse: Prognose 2020 / 2021. Wirtschaft hat Talsohle durchschritten – Nachwirkungen der Corona-Krise bleiben noch länger zu spüren
    Item type: Journal Article
    Abberger, Klaus; Abrahamsen, Yngve; Anderes, Marc; et al. (2020)
    KOF Analysen
    Zusammenfassung: Dies ist eine Zusammenfassung der Sommerprognose 2020 der KOF Konjunkturforschungsstelle der ETH Zürich. Sie wurde am 16. Juni 2020 veröffentlicht, der Prognosezeitraum reicht bis Ende 2021.
  • The Nowcasting Lab: GDP Forecasting and True Out-of-Sample Model Testing in Real Time
    Item type: Presentation
    Kronenberg, Philipp; Mikosch, Heiner; Neuwirth, Stefan Gerald (2022)
    The Nowcasting Lab is an automated code-database-website environment for GDP nowcasting. It generates nowcasts and one-quarter ahead forecasts for quarterly GDP growth of currently 12 European countries and the euro area using several nowcasting models and a large set of data. The projections are updated daily and are released on a website. The website also provides detailed additional information such as the outcomes of the different models, the forecast changes from day to day, the forecast impacts of new data and past projection errors. All information about the models, methods and data is made transparent. Applied forecasters can use the website as an extended arm for their work. The daily projections and the input data are stored in a real-time database. Researchers can use the database for real-time forecasting exercises.
  • Konjunkturanalyse: Prognose 2020 / 2021. Im Bann des Coronavirus Rezession in Europa und der Schweiz wahrscheinlich
    Item type: Journal Article
    Sturm, Jan-Egbert; Abrahamsen, Yngve; Abberger, Klaus; et al. (2020)
    KOF Analysen
    Der vorliegende Beitrag dokumentiert die Ergebnisse der Frühjahrsprognose 2020 der KOF Konjunkturforschungsstelle der ETH Zürich vom 17. März 2020. Zuerst werden die besonderen Umstände infolge der durch das Coronavirus ausgelöste Pandemie (Covid-19) und deren Auswirkung auf unser Vorgehen bei dieser Prognose diskutiert. Danach erörtern wir die jüngsten Wirtschaftsentwicklungen im Ausland und in der Schweiz. Sodann folgen die wichtigsten Prognose-ergebnisse für die verschiedenen Wirtschaftsbereiche der Schweiz. Zuletzt folgt ein ausführlicher Datenanhang.
  • Konjunkturanalyse: Prognose 2016/2017. Preise fangen sich langsam, verhaltener Konjunkturausblick
    Item type: Journal Article
    Abberger, Klaus; Abrahamsen, Yngve; Chatagny, Florian; et al. (2016)
    KOF Analysen
  • Konjunktur deutlich abgekühlt – Politische Risiken hoch
    Item type: Report
    Eckert, Florian; Mikosch, Heiner; Neuwirth, Stefan Gerald; et al. (2019)
    KOF Studies
    Der langjährige Aufschwung in Deutschland ist zu einem Ende gekommen. Die deutsche Wirtschaft durchläuft nun mehr eine Abkühlungsphase, in der die gesamtwirtschaftliche Überauslastung zurückgeht. Die konjunkturelle Schwäche wird vor allem im Verarbeitenden Gewerbe sichtbar. Eine ausgeprägte Rezession mit negativen Veränderungsraten des Bruttoinlandsproduktes über mehrere Quartale erwarten die Institute nicht. Allerdings bestehen hohe politische Risiken. So gehen von den Handelskonfikten der USA mit China und mit der Europäischen Union sowie zunehmenden nationalistischen Tendenzen Gefahren für die international aufgestellte deutsche Wirtschaft aus. Auch die deutsche Wirtschaftspolitik schafft Risiken, etwa indem sie die langfristige Stabilität der gesetzlichen Rentenversicherung durch erhebliche Leistungsausweitungen belastet, die aus dem Beitragsaufkommen nicht zu finanzieren sein werden. Dies lässt Steuererhöhungen erwarten, die Deutschland als Investitionsstandort weniger attraktiv machen. Insgesamt sollte die Wirtschaftspolitik stärker darauf ausgerichtet werden, die Rahmenbedingungen für Investitionen in Deutschland zu verbessern.
  • Konjunkturszenarien, Frühjahr 2020: Im Bann des Coronavirus
    Item type: Report
    Abberger, Klaus; Anderes, Marc; Abrahamsen, Yngve; et al. (2020)
    KOF Studies
    Konjunkturprognosen unterliegen derzeit einer ungewöhnlich hohen Unsicherheit. Jeden Tag werden neue Massnahmen zur Bekämpfung der Corona-Pandemie angekündigt. Es herrscht nicht nur Unklarheit über die aktuelle und künftige Ausbreitung des Virus, sondern auch über staatliche Gegenmassnahmen und wie diese den Verlauf der Pandemie sowie die Wirtschaft beeinflussen werden. Zudem ist die Krise aktuell noch kaum in den gesamtwirtschaftlichen Daten angekommen, auf welchen KonjunkturprognostikerInnen in normalen Zeiten ihre Prognosemodelle aufsetzen. Unklar ist auch, inwiefern das in der Vergangenheit beobachtete Verhalten der Wirtschaftsakteure auf die gegenwärtige Situation übertragbar ist.
  • Konjunkturanalyse: Prognose 2019/2020. Schweizer Wirtschaft kämpft mit schwierigen Rahmenbedingungen
    Item type: Journal Article
    Sturm, Jan-Egbert; Abberger, Klaus; Anderes, Marc; et al. (2019)
    KOF Analysen
    Der vorliegende Beitrag dokumentiert die Ergebnisse der Frühjahrsprognose 2019 der KOF Konjunkturforschungsstelle der ETH Zürich vom 27. März 2019. Zuerst werden die jüngsten Wirtschaftsentwicklungen im Ausland und in der Schweiz diskutiert. Danach folgen die wichtigsten Prognoseergebnisse für die verschiedenen Wirtschaftsbereiche der Schweiz, aufgeteilt nach den wichtigsten verwendungsseitigen Komponenten des Bruttoinlandprodukts. Sodann werden die wichtigsten Prognoseergebnisse für die Weltwirtschaft dargestellt. Zuletzt folgt ein ausführlicher Datenanhang.
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