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Enregistrement W3122515926

Comparison of Misspecified Calibrated Models: The Minimum Distance Approach

2011· preprint· en· W3122515926 sur OpenAlexaff
Viktoria Hnatkovska, Vadim Marmer, Yao Tang

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconometricsMathematicsNull hypothesisPortfolioRanking (information retrieval)Impulse responseNorm (philosophy)EconomicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents testing procedures for comparison of misspecified calibrated models. The proposed tests are of the Vuong-type (Vuong, 1989; Rivers and Vuong, 2002). In our framework, an econometrician selects values for the parameters in order to match some characteristics of the data with those implied by the theoretical model. We assume that all competing models are misspecified, and suggest a test for the null hypothesis that all considered models provide equivalent fit to the data characteristics, against the alternative that one of the models is a better approximation. We consider both nested and non-nested cases. Our discussion includes the situation when parameters are estimated to match one set of moments and the model is evaluated by its ability to match another. We also relax the dependence of ranking of the models on the choice of weight matrix by suggesting averaged and sup procedures. The proposed method is applied to comparison of cash-in-advance and portfolio adjustment cost models.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,163
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,163
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,053 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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