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Enregistrement W2199193342 · doi:10.34989/sdp-2015-1

Measuring Potential Output at the Bank of Canada: The Extended Multivariate Filter and the Integrated Framework

2021· preprint· en· W2199193342 sur OpenAlexaffabout
Lise Pichette, Pierre St‐Amant, Ben Tomlin, Karine Anoma

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimating potential output and the output gap - the difference between actual output and its potential - is important for the proper conduct of monetary policy. However, the measurement and interpretation of potential output, and hence the output gap, is fraught with uncertainty, since it is unobservable. It is therefore important that we continually expand and improve upon existing models, and innovate by testing new approaches and incorporating them into the analysis of potential output and the output gap. Within this context, this paper first provides an assessment of the extended multivariate filter (EMVF), which the Bank has used since the late 1990s to come up with a baseline measure of the output gap. It is determined that the EMVF has several limitations that need to be addressed. Consequently, a modified version of the EMVF incorporating revised conditioning information is presented. In addition, a newly developed methodology, the integrated framework (IF), provides a separate analysis of trend labour input and trend labour productivity, and in doing so accounts for more long-term structural changes in the economy. While neither of these approaches is perfect, and both have limitations, they represent improvements over the conventional method. The paper also outlines how the modified EMVF, the IF, and information from the Bank’s Business Outlook Survey and other sources are used to come up with an estimate of the current output gap and the future growth rate of potential output.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,161 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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