Modèle espace-état : estimation bayésienne du NAIRU américain
Notice bibliographique
Résumé
Phillips (1958) in his study on England, showed the existence of a relationship between the unemployment rate and inflation, and the potential existence of an arbitrage between those two aggregates. Indeed, when the unemployment rate decreases, the costs of production of fi rms tend to increase, which results in an increase of prices. Yet, a good economic health requires a decrease in unemployment and a bearable inflation rate. Thus, it is necessary to determine the unemployment rate that allows a stable inflation, so called NAIRU (Non Accelerating Inflation Rate of Unemployment). Since the NAIRU cannot actually be observed (Blanchard (2003)), it is difficult to measure it. Several unclear estimates have been made on the american NAIRU . Thus, the present study aims to contribute to this literature by a rigorous estimation of the American NAIRU with Bayesian estimation methods including MCMC (Markov Chain Monte Carlo) in a state space univariate gaussian model. In our strategy, the latent variable (NAIRU) is obtained using a Kalman fi lter and a backward smoothing algorithm as introduced by de Jong et Shephard(1995) ; the draw of parameters is performed through a Gibbs sampling. All those steps are realized many times by MCMC simulations for convergence requirement.
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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 | 0,009 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».