Seasonal Quasi-Vector Autoregressive Models with an Application to Crude Oil Production and Economic Activity in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
We introduce the Seasonal-QVAR (quasi-vector autoregressive) model that we apply to study the relationship between oil production and economic activity. Seasonal-QVAR is a score-driven nonlinear model for the multivariate t distribution. It is an alternative to the basic structural model that disentangles local level and stochastic seasonality. Seasonal-QVAR is robust to extreme observations and it is an extension of Seasonal-VARMA (VAR moving average). We use monthly data from world crude oil production growth, global real economic activity growth and the industrial production growths of the United States and Canada. We address an important economic question about the influence of world crude oil production on the industrial productions of the United States and Canada. We find that the effects of industrial production growth of the United States on world crude oil production growth are about six times higher for the basic structural model and Seasonal-VARMA than for Seasonal-QVAR. We also find that the effects of world crude oil production growth on the industrial production growth of Canada are positive for Seasonal-QVAR, but those effects are negative for Seasonal-VARMA. Likelihood-based performance metrics and transitivity arguments support the estimates of Seasonal- QVAR, as opposed to the basic structural model and Seasonal-VARMA.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».