A Multivariate Filter to Estimate Potential Output and NAIRU for the Maltese Economy
Notice bibliographique
Résumé
This paper applies a multivariate filter on a small macroeconomic model to derive estimates of Malta’s potential output growth, the output gap and NAIRU. The unobservable variables are derived from a system that incorporates long-standing relationships in economic theory, such as the Phillips Curve and Okun’s Law, while also allowing for hysteresis effects. Given the structural changes in the Maltese economy, with a shift over the past decade from traditional industries such as manufacturing towards higher-value added and export-oriented services, the model replaces a common variable used in the literature, capacity utilization in manufacturing, with two foreign variables, demand and imported inflation. The inclusion of foreign variables is important since Malta is one of the most open economies in the world with a high degree of import content. The model is also able to account for the high degree of volatility manifested in the time series of very small open economies. The estimates from the multivariate filter are compared with those derived from alternative approaches. Despite the negative impact from the financial crisis of 2009, by 2014 potential output growth had already surpassed the pre-crisis growth rates. The crisis had no permanent impact on NAIRU. This performance is clearly at odds with that of other European economies and bodes well for Malta’s convergence process.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».