The Bank of Canada's New Quarterly Projection Model, Part 2. A Robust Method for Simulating Forward-Looking Models
Notice bibliographique
Résumé
In this report, we describe methods for solving economic models when expectations are presumed to have at least some element of consistency with the predictions of the model itself. We present analytical results that establish the convergence properties of alternative solution procedures for linear models with unique solutions. Only one method is guaranteed to converge, whereas most widely used methods, including the popular Fair-Taylor approach, do not have this property. This method, which we have implemented for simulation of the Bank of Canada's models of the Canadian economy, involves solving simultaneously the full problem, "stacked" to represent each endogenous variable at each time point with a separate equation, using a Newton algorithm. We discuss briefly the extension of our convergence results to applications with non-linear models, but the strong analytical conclusions for linear systems do not necessarily carry over to non-linear systems. We illustrate the analytical discussion and provide some evidence on comparative solution times and on the robustness of the procedures, using simulations of a simple, linear model of a hypothetical economy and of two much larger, non-linear models of the Canadian economy developed at the Bank of Canada. The examples show that the robustness of our procedure does carry over to applications with working, non-linear economic models. They also suggest that the limitations of iterative methods are of practical importance to economic modellers.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».