Notice bibliographique
Résumé
Recent research has shown that the volatility of output growth and inflation has declined over time in Canada, and most other industrialized countries. This paper examines the implications for medium-term fiscal planning at the federal level in Canada. We examine the performance of mean forecasts of output growth and inflation obtained from surveys of private sector forecasters in Canada and the US. The results indicate a substantial decline in forecast uncertainty since the mid-1980s. We then calibrate a stochastic simulation model to match the performance of private sector forecasts over the historical period. Stochastic simulation experiments are used to illustrate how varying the amount of uncertainty surrounding economic forecasts influences debt reduction outcomes. The reduction in forecast uncertainty observed over the historical period is found to have a major impact on the dispersion of debt reduction outcomes when the fiscal planning framework involves multi-period commitments to tax and spending measures. The simulation results also demonstrate that keeping inflation stable and avoiding over-optimistic estimates of potential output growth help ensure that the debt-to-GDP ratio is kept on a clear, downward profile in the presence of uncertainty surrounding economic developments. Des recherches récentes ont révélé une réduction progressive de la volatilité de la croissance de la production et de l’inflation au Canada et dans la plupart des pays industrialisés. Dans le présent document, nous étudions les répercussions de ce phénomène sur la planification budgétaire à moyen terme dans l’administration fédérale au Canada. Dans un premier temps, nous examinons la performance des prévisions moyennes liées à la croissance de la production et à l’inflation établies par des prévisionnistes du secteur privé au Canada et aux États-Unis. Les résultats démontrent une réduction marquée de l’incertitude dans les prévisions depuis le milieu des années 80. Dans un deuxième temps, nous calibrons un modèle de simulation stochastique afin de reproduire la performance des prévisions dans le secteur privé au cours de la période historique. Les expériences de simulation stochastique permettent d’illustrer l’influence de l’incertitude entourant les prévisions économiques sur la réduction de la dette. Nous avons constaté que la réduction de l’incertitude dans les prévisions observée au cours de la période historique a une incidence majeure sur la dispersion de la réduction de la dette lorsque le cadre de planification budgétaire comprend des engagements sur plusieurs périodes à l’égard de mesures touchant les recettes ou les dépenses. De plus, les résultats de la simulation indiquent qu’en stabilisant l’inflation et en établissant des prévisions prudentes au chapitre de la croissance de la production, on peut faire en sorte que le ratio de la dette au PIB se maintienne fermement sur une pente descendante face à l’incertitude entourant les développements économiques.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».