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Enregistrement W1586376088

Business Cycles in the Austrian Economy

2002· article· en· W1586376088 sur OpenAlex
Marcus Scheiblecker

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueWIFO Monatsberichte (monthly reports) · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGerman Economic Analysis & Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness cycleRecessionBoomEconomicsQuarter (Canadian coin)Seasonal adjustmentReal gross domestic productOutput gapQuality (philosophy)Annual growth %EconometricsMacroeconomicsMathematicsGeographyVariable (mathematics)Agricultural economicsEngineeringMonetary policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the boom in 2000, economic growth in Austria slowed down steadily and even turned negative in the third and fourth quarter of 2001. A fall in the seasonally adjusted real GDP over two successive quarters is the conventional definition of a recession in the economic debate. More accurately, however, the business cycle is defined by the variations in the utilisation of productive capacities or by the deviation from potential output (output gap). For practical purposes, this is often done by subtracting trend growth from the actual growth figure. The growth rates obtained in this way, nevertheless, exhibit a certain lead vis-a-vis the business cycle. The fact that the phenomenon of the cycle is reflected differently in the various economic time series is giving rise to different approaches in business cycle research. Disagreement among academics also extends to the issue of adequate adjustment for the trend component. Generally recognised and largely uncontroversial, on the other hand, is the importance of a high-quality adjustment procedure for seasonal and calendar effects, which has an important influence on the results of different cyclical measurement procedures. When applying the rule of two successive quarters of negative growth to Austrian GDP data corrected for seasonal effects and variations in the number of working days, only 5 recessions have occurred since 1954. In this case, no correction has been made for a trend growth component. Since trend growth was significantly higher between 1954 and the mid-1970s than in the following years, growth in that period remained positive even in periods of marked slowdown that may well be regarded as recessions in a cyclical sense. Thus, a procedure focussing exclusively on growth rates will give only an unprecise picture of the business cycle pattern. A further source of differences in dating turning points are the several possibilities to treat the irregular residual component resulting from the statistical analysis. In this way, still applying the two-negative-quarters rule, the number of recessions in Austria since 1954 is reduced to three, when adjustment is made only for seasonal and calendar effects, leaving the irregular component in the time series. A method of dating business cycles similar to the one developed by the NBER in the USA delivers no clear-cut results when applied to the Austrian data. The monthly series for employment, industrial production and wholesale turnover adjusted, for that purpose, for seasonal and calendar effects exhibited considerable variations in the high-frequency area, even after the irregular component had been eliminated. No firm conclusions on the dating of turning points could be drawn either, after the time series had been considerably smoothed using moving averages.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,165 · 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