NONLINEARITY IN THE CANADIAN AND U.S. LABOR MARKETS: UNIVARIATE AND MULTIVARIATE EVIDENCE FROM A BATTERY OF TESTS
Notice bibliographique
Résumé
The nonlinearity of macroeconomic processes is becoming an increasingly important issue at both the theoretical and empirical levels. This trend holds for labor market variables as well. The reallocation theory of unemployment relies on nonlinearities. At the same time there is mounting empirical evidence of business cycles asymmetries. Thus the assumption of linearity/nonlinearity becomes crucial for the corroboration of labor market theories. This paper turns the microscope on the assumption of linearity and investigates the presence of asymmetries in aggregate and disaggregate labor market variables. The assumption of linearity is tested using five statistical tests for U.S. and Canadian unemployment rates and growth rates of the employment sectoral shares of construction, finance, manufacturing, and trade. An AR(p) model was used to remove any linear structure from the series. Evidence of nonlinearity is found for the sectoral shares with all five statistical tests in the U.S. case but not at the aggregate level. The results for Canada are not clear-cut. Evidence of unspecified nonlinearity is found in the unemployment rate and in the sectoral shares. Overall, important asymmetries are found in disaggregated labor market variables in the univariate setting. The linearity hypothesis was also examined in a multivariate framework. Evidence is provided that important asymmetries exist and a linear VAR cannot capture the dynamics of employment reallocation.
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 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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».