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Enregistrement W4405619293 · doi:10.3934/dsfe.2024026

Stochastic model of economic cycles and its econometric application

2024· article· en· W4405619293 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueData Science in Finance and Economics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensGLS Industries (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconometric modelEconomicsEconometricsStochastic modellingEconomic modelMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>In this paper, I demonstrate the adequacy of economic systems to the basic provisions of synergetics, which makes the latter eligible for macroeconomic analysis. In justifying this statement, a synergetic approach to the development of a model of economic cycles was considered. The novelty of this model was related to the probabilistic description of the investment function and the perception of the economic system as a material object with certain properties. According to the model, the income oscillations are induced by both exogenous (investment fluctuations) and endogenous (system elasticity) causes. The cycle's amplitudes correlate with the intensity of investment fluctuations as well as the efficiency of the economic system. The duration of the economic cycle is determined by the inclusive wealth of the system and its dynamic factor, which characterizes the ability of the system to withstand investment fluctuations and eliminates their consequences. Thus, the economic cycle is interpreted as the "natural noise" accompanying the functioning of market economics.</p><p>The proposed model creates a mathematical basis for the numerical analysis of empirical economic data. An example of possible econometric applications of the model was considered using the current cyclic contraction in US incomes.</p>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,142 · 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