Construction Business Cycle Analysis Using the Regime Switching Model
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
The construction industry is a key industry in many countries, usually making up to 5–10% of the overall gross domestic product (GDP). It is closely related to the financial and labor markets, depending on the characteristics of businesses in a given country. For example, the moratorium in Russia in 1998 and the subprime mortgage crisis in the U.S. in 2007 greatly influenced the financial markets of many countries, which consequently affected the construction market. The effect of such crises on the construction industry differs, however, depending on the size of the business cycle and the foundation of the financial market. Thus, this study analyzed the construction business cycle of three countries: the United States, the United Kingdom, and South Korea. The economies of these three countries have different characteristics. This study, which used the three-state Markov switching model, also used construction industry data for categorizing GDP by economic activity. Although the validation results of the U.S. construction industry were unsatisfactory because of the unprecedented long-term recession, results of the analysis showed that the proposed model could be used to determine the construction business cycle. The forecasting performance test also showed that the proposed model could be used to predict more than one quarter in advance, which was the interval in identifying the business cycle. Accordingly, it is believed that the proposed methodology can be used to determine and cope with each country’s business cycle.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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