Has Fiscal Rules changed the Fiscal Behaviour of Union Government in India? Anatomy of Budgetary Forecast Errors in India
Notice bibliographique
Résumé
We analyse the fiscal marksmanship of the macro-fiscal variables of Union Government ex-ante and ex-post to the formulation of fiscal rules in India. The fiscal marksmanship is the accuracy of budgetary forecasting. The fiscal rules have been legally mandated in India in the form of fiscal responsibility and budget management Act (FRBM Act) in 2003, with a criteria of fiscal-deficit to GDP threshold ratio of 3 per cent and gradual phasing out of revenue deficit. Using Theil’s inequality coefficient (U) based on the mean square prediction error, the paper estimates the magnitude of errors in the budgetary forecasts in India during the period ex-ante and ex-post to fiscal rules, and also decomposed the errors into biasedness, unequal variation and random components. The decomposition of errors is to analyze the source of error in both the regimes. Our results found that in both regimes, the proportion of error due to random variation has been significantly higher, which is beyond the control of the forecaster. In other words, the error due to bias of the policy maker in preparing the Union Budget has been negligible in the period ex-ante and ex-post to fiscal responsibility and budget management (FRBM) Act in India. The estimates also showed that the errors due to policy maker’s bias has comparatively reduced in the regime ex-post to fiscal rules. The analysis related to efficiency of forecasts showed that no significant improvement in forecasts over time. This result has significant policy implications especially in the context of repeal of 2003 FRBM Act in India and the Union Government has announced clauses for a ‘New FRBM Act’ in India in the Finance Bill 2018.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».