MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1559156084

Optimal Monetary Policy in a Data-Rich Environment

2008· preprint· en· W1559156084 sur OpenAlexaff
Marc Giannoni, Jean Boivin

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonetary policyEconomicsCentral bankWelfareYield (engineering)State (computer science)Set (abstract data type)EconometricsState variableEstimationKey (lock)MacroeconomicsMonetary economicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper formalizes and solves the problem of a central bank which has a fully structural model (assumed to be true), observes a large number of noisy indicators, and seeks to (1) extract from these indicators estimates of the relevant shocks and state variables of the economy, and (2) conduct optimal monetary policy, given these estimated shocks and other exogenous variables. We argue that by using the entire data set, the central bank obtains sensibly more accurate estimates of the true state of the economy. In addition, depending on the number and quality of indicators considered for the estimation of the latent state of the economy, optimal policy may yield different paths of key macroeconomic variables and important differences in welfare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetMonetary Policy and Economic ImpactTravaux en français237 207