Extracting GDP signals from the monthly indicator of economic activity
Notice bibliographique
Résumé
Real-time data are analysed for information on the Chilean monthly economic activity indicator IMACEC and what it indicates of the final GDP, defined as the growth rate that has been subject to at least two annual revisions. Data are presented and revisions analysed briefly. Mincer-Zarnowitz tests suggest that forecast rationality is rejected with respect to the three-month IMACEC growth rate as a nowcast of the first released quarterly GDP, as well as the first published GDP as a nowcast of the final GDP. An out-of-sample nowcasting analysis was conducted using only data which were available in real-time. The results show that small models nowcast better than less parsimonious ones. The evidence from the empirical study suggests no improvement in the nowcasting performance when historical data are supplemented with the first monthly IMACEC of the quarter. On the other hand, when two monthly observations IMACEC are available, the root mean squared nowcast error (RMSNE) decreases by 24%, and a further decline of 33% is obtained when the third monthly observation of the quarter is published. Both of these advances are statistically significant. No further improvement is obtained with the publication of the first release of the quarterly GDP. JEL classifications: C89, E17 Keywords: Real-time data, data revisions, nowcasting
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».