Constructing a Coincident Economic Indicator for India: How Well Does It Track Gross Domestic Product?
Notice bibliographique
Résumé
In India, the first official estimate of quarterly gross domestic product (GDP) is released approximately 7–8 weeks after the end of the reference quarter. To provide an early estimate of current quarter GDP growth, we construct Coincident Economic Indicators for India (CEIIs) using a sequentially expanding list of 6, 9, and 12 high-frequency indicators. These indicators represent various sectors, display high contemporaneous correlation with GDP, and track GDP turning points well. CEII-6 includes domestic economic activity indicators, while CEII-9 incorporates indicators of trade and services and CEII-12 adds financial indicators in the model. We include a financial block in CEII-12 to reflect the growing influence of the financial sector on economic activity. CEIIs are estimated using a dynamic factor model which extracts a common trend underlying the high-frequency indicators. The extracted trend provides a real-time assessment of the state of the economy and helps identify sectors contributing to economic fluctuations. Furthermore, GDP nowcasts using CEIIs show considerable gains in both in-sample and out-of-sample accuracy. In particular, we observe that our GDP growth nowcast closely tracks the recent slowdown in the Indian economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».