MUSE: The Bank of Canada's New Projection Model of the U.S. Economy
Notice bibliographique
Résumé
The analysis and forecasting of developments in the U.S. economy have always played a critical role in the formulation of Canadian economic and financial policy. Thus, the Bank places considerable importance on generating internal forecasts of U.S. economic activity as an input to the Canadian projection. Over the past year, Bank staff have been using a new macroeconometric model, MUSE (Model of the U.S. Economy). The model is a system of estimated equations that describe, in a stock-flow framework, the interactions among the principal macroeconomic variables, such as gross domestic product (GDP), inflation, interest rates, and the exchange rate. The stock-flow equilibrium is fully described in MUSE. In steady state, the model defines specific values for all stocks, including capital stock, government debt, financial wealth, and net foreign assets. In MUSE, most behavioural equations are governed by a polynomial adjustment cost (PAC) structure. This approach is widely used in the U.S. Federal Reserve Board's FRB/US model. By allowing for lags in the dynamic equations in the context of forward-looking rational expectations, the PAC approach strikes a balance between theoretical structure and forecasting accuracy. MUSE, therefore, makes an explicit distinction between dynamic movements caused by changes in expectations and those caused by adjustment costs. Moreover, GDP is decomposed into household expenditures, business investment, government spending, exports, and imports. Hence, MUSE can be used to predict the consequences of a wide variety of shocks to the U.S. economy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».