Modelling and Forecasting the GDP of G7 Countries Using Arima Model
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the empirical role of past values of G 7 countries GDP growth rates in its future realizations. Using the Box–Jenkins modelling method, the study utilized 250 in-sample quarterly time series data to forecast out-of-the-sample G7 countries GDP growth rates. The study sourced the GDP growth data from World Bank World Development Indicators (WDI) for the period between 2002 to 2022. The study results predict that G 7countries GDP will, on average, experience 4 percent quarterly growth rates for the coming three and half years. To solidify the validity of the forecasting results, the study conducted several ARIMA and rolling window diagnostic tests. The model errors proved to be white noise, the moving average (MA) and Autoregressive (AR) components are covariances stationary, and the rolling window test shows model stability within a 95% confidence interval. Purpose: To explore the effectiveness of ARIMA model in forecasting GDP of G 7 countries. Findings: The results indicate that the GDP data of the G7 countries (Canada, France, Germany, Italy, Japan, the United Kingdom, and the United States), the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) model proved effective in capturing the historical trends of GDP fluctuations. Practical Implications: These ARIMA-based forecasts can serve as useful tools for policymakers, allowing them to anticipate potential economic downturns and formulate appropriate monetary or fiscal policies. Financial institutions can integrate these GDP forecasts into their risk models to better manage credit risk, especially in countries with volatile GDP trends like the UK and Italy. Originality/value: The study provides a novel comparative perspective on GDP forecasting across multiple advanced economies, using ARIMA to identify country-specific economic trends. This multi-country analysis adds value to existing literature, which often focuses on individual countries.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».