How quickly do forecasters incorporate news? Evidence from cross‐country surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using forecasts from Consensus Economics Inc., we provide evidence on the efficiency of real GDP growth forecasts by testing whether forecast revisions are uncorrelated. As the forecast data used are multi‐dimensional—18 countries, 24 monthly forecasts for the current and the following year and 16 target years—the panel estimation takes into account the complex structure of the variance–covariance matrix due to propagation of shocks across countries and economic linkages among them. Efficiency is rejected for all 18 countries: forecast revisions show a high degree of serial correlation. We then develop a framework for characterizing the nature of the inefficiency in forecasts. For a smaller set of countries, the G‐7, we estimate a VAR model on forecast revisions. The degree of inefficiency, as manifested in the serial correlation of forecast revisions, tends to be smaller in forecasts of the USA than in forecasts for European countries. Our framework also shows that one of the sources of the inefficiency in a country's forecasts is resistance to utilizing foreign news. Thus the quality of forecasts for many of these countries can be significantly improved if forecasters pay more attention to news originating from outside their respective countries. This is particularly the case for Canadian and French forecasts, which would gain by paying greater attention than they do to news from the USA and Germany, respectively. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».