Forecasting the quarterly evolution of budget revenues in Moldova utilizing a time series model
Notice bibliographique
Résumé
The paper aims to develop a time series model fitted on the quarterly evolution of total budget revenues in Moldova for monitoring and forecasting purposes. While the developed model is specific to Moldova it may be of interest to use the methodology discussed in the paper in order to develop similar time series models in other countries to serve as a benchmark for monitoring and forecasting budget revenues. Following a brief analysis of the properties and estimation of time series models, the paper presents the data set to be used for the estimation exercise and analyses the data’s stationarity and the correlogram of the stationary series to be modelled. The data sample comprises the quarterly evolution of total budget revenues in Moldova from the first quarter of 2016 to the first quarter of 2023. The paper proceeds to provide the econometric estimates of the preferred time series model, as well as use the estimated model to generate the forecast of the quarterly evolution of budget revenues from the second quarter of 2023 to the fourth quarter of 2024. The model’s annual forecast of budget revenues for 2023 is slightly more optimistic than the Ministry of Finance’s estimate for 2023 contained in the recently approved Medium Term Budget Framework document and is almost identical with the projection of the International Monetary Fund contained in its latest country report for Moldova. The paper concludes by summarising the uses and limitations of time series models for monitoring and forecasting purposes and suggesting areas for further work.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».