SAMPLE SELECTION PROBLEMS IN A MACROECONOMETRIC MODEL CONTEXT -- SOME FURTHER RESULTS
Notice bibliographique
Résumé
The selection of sample size and time period is vital to econometric modelling since both affect model behaviour and results. Despite this importance, the question has attracted little attention in the literature.In an earlier paper, we analysed the relationship between forecasting performance and sample length for the medium-sized macroeconometric RWI-business cycle model. The study was conducted primarily on the single-equation level examining 1-, 4-, and 8-quarter forecasts for each equation. The moving-window size ranged from 20 to 60 in steps of 10 quarters on the longest possible sets of data with the same specification for each sample and window. In general, the results did not reject the prevailing practice of basing estimations on a uniform window size, covering the last 40 quarters of the data base (moving window). Both shorter and longer window sizes had advantages for half of the equations, but the improvements in forecasting accuracy in these cases were not very impressive.This paper extends these earlier results by exploiting the information gained from them and by paying attention to the time profile. First, we relax the fixed specification through all samples for particular equations. The 20-quarter window seemed best for the Government sector, not surprisingly, since institutional changes (e.g., of the tax code) are frequent here. These changes are usually incorporated in the equations via dummies and, when forecasting, by add factoring. In capturing such information, the optimal window size will certainly change -- probably also providing interesting information about the effectiveness of the add factoring. Second, the time profile of the forecasts as well as of the quality of estimation of the model blocks is analysed. These may lead to some hints for general structural shifts in the economy.
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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 | 0,066 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».