近年隨著重大事件如Covid-19及地緣政治風險升溫(如俄烏戰爭、以巴衝突)等對全球經濟帶來衝擊，使得舊有的總體經濟預測模型之表現易不如以往。同時，隨總體經濟資料可取得性日益增加，惟部分資料對總體經濟之預測能力提升有限，為篩選適合的資料及提升總體經濟數據預測之準確性及即時性，近年各國央行均持續調整及發展總體經濟預測模型。此外，隨世界各地極端氣候事件發生的頻率與嚴重性逐漸增加，氣候風險可能不利經濟成長及物價之穩定，亦進一步增加總體經濟預測之挑戰。 本次研討會深入介紹法國央行經濟預測之步驟，包括進行即時與中長期經濟預測(如GDP及通膨率)使用之資料、模型，以及預測誤差結果之比較，並說明BdF如何透過事後分析計算GDP成長率預測誤差之來源。此外，BdF亦重視氣候變遷帶來的風險，BdF介紹其透過氣候政策情境分析，模擬不同氣候情境對總體經濟產生之影響，並強調「有序轉型」對總體經濟與金融穩定的重要性。