[ca] Aquesta tesi aborda tres temes de contínua rellevància acadèmica i social -- el canvi climàtic, la política monetària i la migració internacional -- utilitzant eines de la literatura macroeconomètrica per a l'anàlisi causal i la previsió amb dades de sèries temporals. Al primer capítol, coautor amb Alessandra Testa, desenvolupem un marc economètric que permet desentranyar les fonts naturals i antropogèniques de la variació de la temperatura als Estats Units utilitzant una alta resolució espacial. Utilitzant un VAR (Vector Autorregressiu) augmentat amb factors i la identificació de xocs estructurals en el domini de la freqüència, mostrem que l'activitat socioeconòmica als Estats Units des de la dècada de 1940 ha estat responsable d'una quarta part dels canvis de temperatura a llarg termini, amb una importància creixent a les àrees on es concentra la indústria nord-americana. Per contra, les fluctuacions de temperatura induïdes de manera natural deixen l'economia nord-americana essencialment inalterada. Al segon capítol, proposo una manera de fusionar la literatura sobre el growth-at-risk i la inflation-at-risk amb mètodes d'inferència causal quan hi ha molta informació. En un procediment en dues etapes que involucra un model factorial dinàmic estructural i regressions quantíliques, mostro que els xocs de política monetària contractiva als Estats Units augmenten la incertesa al voltant de la inflació i exacerben la bimodalitat de la distribució prevista del creixement del PIB. La política expansiva redueix la incertesa i gairebé resol el "mal" equilibri predit per al creixement econòmic. Els resultats suggereixen que els esforços per controlar la inflació no són adequats per a la gestió del risc macroeconòmic. Al tercer capítol, coautor amb Andre Groeger, Tobias Heidland, Finja Krueger i Conghan Zheng, incorporem les Cerques a Google com a predictors de la migració de refugiats entre més de 150 països d'origen cap als països de la UE27 utilitzant mètodes d'aprenentatge automàtic. Mostrem que, atès el gran augment sense precedents de sol·licituds d'asil durant la crisi migratòria de 2015-2016, és difícil superar els models de referència ingenus. No obstant això, els models que només compten amb dades de Google Trends i cap altre predictor funcionen comparativament bé fora de la mostra per a alguns corredors de migració seleccionats. Donada l'alta freqüència d'aquestes dades, investiguem el seu potencial en un exercici de nowcasting per a la recent onada de refugiats d'Ucraïna provocada per la invasió russa de febrer de 2022. L'exercici reflecteix les troballes de la cursa de cavalls entre diversos països: fins i tot els models sofisticats amb dades d'alta freqüència els hi costa anticipar amb precisió les sol·licituds d'asil en relacions migratòries importants.

[en] This thesis addresses three topics of continued academic and social relevance - climate change, monetary policy and international migration - using tools from the macroeconometric literature for causal analysis and forecasting with time series data. In the first chapter, co-authored with Alessandra Testa, we develop an econometric framework that allows for the disentanglement of natural and anthropogenic sources of temperature variation in the US at high spatial resolution. Using a factor-augmented VAR and frequency-domain identification of structural shocks, we show that socio-economic activity in the US since the 1940s has been responsible for a quarter of long-term temperature changes, with increased importance in the areas where the American industry is concentrated. Conversely, naturally induced temperature fluctuations leave the US economy essentially unaffected. In the second chapter, I propose a way to merge the literature on growth-at-risk and inflation-at-risk with causal inference methods when information is large. In a two-step procedure involving a structural dynamic factor model and quantile regressions, I show that contractionary monetary policy shocks in the US increase the uncertainty around inflation and exacerbate the bi-modality of the predicted distribution of GDP growth. Expansionary policy shrinks uncertainty and nearly resolves the ''bad" equilibrium predicted for economic growth. The results suggest that efforts to control inflation are not suitable for macroeconomic risk management. In the third chapter, co-authored with Andre Groeger, Tobias Heidland, Finja Krueger and Conghan Zheng, we incorporate Google Searches as predictors for refugee migration between more than 150 countries of origin to the EU27 countries using machine learning methods. We show that given the large unprecedented spikes of asylum requests during the migration crisis in 2015-2016 it is difficult to beat naive benchmark models. However, models that feature only Google Trends data and no other predictors perform comparatively well out-of-sample for selected migration corridors. Given the high frequency availability of these data, we investigate their potential in a nowcasting exercise for the recent refugee wave from Ukraine triggered by the Russian invasion of February 2022. The exercise echos the findings from the multicountry horse race: even sophisticated models with high frequency data struggle to accurately anticipate asylum seeker applications in important migration relationships.