Introduction into Macroeconomic Modeling Foundations
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.
Notice bibliographique
Résumé
Through their goals, the macroeconomic policies aim to the near or farther future, this being the reason for which evolutions have to be anticipated. Deliberately or not, the\ndecision-makers continuously operate with mental schemes of prospective nature.\nMany times, these procedures are purely empirical. But, no matter how much 'trained', the intuition has its own limits that can be overcome only through rigorous modelling\ntechniques. Modern economy management placed itself unequivocally on the second path. This impulse, together with the progress in macroeconomics and computational\ntechniques formed the background for the spectacular development of macroeconomic modelling in the second half of the 20th century.\nThere are many data banks for macromodels. One of the most comprehensive seems to be the one built and continuously updated by the Hamburg Institute of Statistics and\nQuantitative Economics. In mid 2001 there were around 4500 such models (see Appendix 1), an amount - we must admit, impressive - that indicates the very high interest in the entire world in this instrument of analysis and forecasting. The first place was held by United States, with 495 models, but also other developed countries were recorded with important figures: Germany (Federal and former Democratic together) - 343, United Kingdom - 213, Japan - 207, France - 152, Italy - 130, Canada - 126, the\nNetherlands - 122, etc. In other regions, including the Central and East European countries, modelling also expanded significantly. In fact, since 1967 - under the aegis of the United Nations Organization - the LINK Program is carried out, which promotes this technique at world level, with the participation of well-known specialists.\nThe current paper aims to examine the following issues:\nA. What is an economic model?\nB Economic models typology,\nC. The sequences of the numerical modelling process.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle