Notice bibliographique
Résumé
Real Gross Domestic Product is usually computed at quarterly intervals, which makes it uncomfortable to introduce into different types of macroeconomic models, that usually make use of higher frequency data (monthly, weekly) such as inflation, interest and unemployment. Analysts and decision makers may also want to evaluate a close evolution of the aggregated national output, especially during the economic slowdown periods, just as the one which has spread almost worldwide. Moreover, it is well known that the capability of correctly identifying the short-term pattern of an economic phenomenon is directly linked to the frequency of available observations.For economic studies using quarterly data, a low number of observations can cause serious flaws in the quality of quantitative analysis, without even considering the situations when many degrees of freedom are used up in the estimation, this way drastically reducing its power. Another limitation stands in the short sample size for developing countries as result of deep structural changes that occurred in the past couple of decades. One way around this problem is to estimate higher frequency series, using information from the low frequency GDP series and some related series. The paper illustrates and evaluates a Kalman filtering method for forecasting the seasonally adjusted Romanian real GDP at monthly intervals. However the present mixed-frequency method produces monthly GDP forecasts for the first two months of a quarter ahead which are more accurate than one-quarter-ahead GDP forecast based on purely-quarterly data. The purpose of this paper is to achieve this temporarily desegregation for Romanian dates and show few possible applications of these results, such as testing an eventual existence of Taylor Rule based monetary policy among the Central Banks of five economies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».