MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2936108677 · doi:10.26509/frbc-ec-201905

Residual Seasonality in GDP Growth Remains after Latest BEA Improvements

2019· article· en· W2936108677 sur OpenAlexaboutno aff
Victoria Consolvo, Kurt G. Lunsford

Notice bibliographique

RevueEconomic Commentary (Federal Reserve Bank of Cleveland) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeasonalityQuarter (Canadian coin)ResidualSeasonal adjustmentEconomicsEconometricsGeographyStatisticsMathematicsVariable (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring economic growth is complicated by seasonality, the regular fluctuation in economic activity that depends on the season of the year. The BEA uses statistical techniques to remove seasonality from its estimates of GDP, but some research has indicated that seasonality remains. As a result, the BEA began a three-phase plan in 2015 to improve its seasonal-adjustment techniques, and in July 2018, it completed phase 3. Our analysis indicates that even after these latest improvements by the BEA, residual seasonality in GDP growth remains. On average, this residual seasonality makes GDP growth appear to be slower in the first quarter of the year and more rapid in the second quarter of the year. Rapid second-quarter growth is particularly noticeable in recent years. As a result, business economists and policymakers may want to take seasonality into account when using GDP to assess the health of the economy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEconomic Commentary (Federal Reserve Bank of Cleveland)Même sujetEnergy, Environment, and Transportation PoliciesTravaux en français237 207