Notice bibliographique
Résumé
The trade forecast for Taiwan conducted by the Chung-Hua Institution for Economic Research (CIER), the Directorate-General of Budget, Accounting and Statistics (DGBAS), and the Institute of Economics, Academia Sinica (lEAS) has received considerable attention from decision makers in the private and public sectors. We evaluate the forecasting performance of the three institutions in terms of the conventional criteria and the usefulness tests recently developed by Lin et al. (2011). More specifically, we analyze the samples for the annual and quarterly projections released by CIER, DGBAS and IEAS from 1996 to 2010. Our findings are as follows. First, the directional accuracy statistics show that the one-year-ahead annual projections are generally well produced. Second, Ashley's usefulness statistics indicate that the current-quarter forecasts released by those institutions perform the best. In addition, based on the tests for usefulness (Lin et al., 2011), the annual forecasts have also done a good job. Overall, the current year forecasts (prepared in the middle of the same year) produced by DGBAS and the next-year forecasts (prepared at the end of each year) produced by IEAS perform the best. Meanwhile, the current-year forecasts for the changes in trade between Taiwan and specific countries produced by CIER also provide useful information.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».