CYCLICAL BEHAVIOR OF PRICES IN THE G7 COUNTRIES THROUGH WAVELET ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Our analysis, conducted using the GDP and the GDP deflator time series (OECD source; 1960–2001) for the G7 countries, shows the robustness of the negative covariance between the GDP and its deflator, but only over long run horizons. Through wavelet decomposition we evaluate the price–output relationship at different time scales, where most countries reveal similar patterns. More precisely, at short time scales a positive correlation seems to appear whereas, and consequently, a regime switch occurs at a time horizon of about two years leading to a negative relationship for higher horizons. These results seem to suggest that the negative or acyclical relationship usually found after the 1960s may be the composite effect of different time scale correlations, where the four-year-horizon component seems to have the greatest influence. In particular for Canada, France, and Italy we observe something like a rotation of the price–output relationship between the countercyclical and the procyclical relationship. Finally, our analysis shows that even the relationship between the two series does not seem to be very stable regarding the lead and lag structure also. The phase is nonlinear for all the countries and, consequently, the group delay (the lag) is not constant. In particular, looking at the time scale we observe an inversion of the local monotonicity at the frequency of about 0.3–0.35 for all G7 countries.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».