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Enregistrement W6898803136 · doi:10.57912/23864685

AN ECONOMETRIC MODEL OF THE CYCLICAL SENSITIVITY OF OASDI OUTLAYS

2023· dissertation· en· W6898803136 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmerican University Research Archive · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentQuarter (Canadian coin)Econometric modelBeneficiaryPaymentPoint (geometry)Point estimationResidual

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An econometric model of outlays for the Old Age, Survivors, and Disability Insurance (OASDI) program is constructed in this study. The model is designed to estimate the impact of changes in economic activity (chiefly changes in the unemployment rate) on OASDI outlays. The model has two components. The beneficiary component estimates flows of primary beneficiaries into and out of the program and the number of widow, widower, and child beneficiaries. The benefit payment component estimates average awards and average benefits for primary beneficiaries, average benefit payments for widow, widower, and child beneficiaries, and remaining payments as residual outlays. OASDI outlays were increased by $315.6 million (or.24 percent) from the business cycle peak in the first quarter of 1971 to the peak in the fourth quarter of 1973 and by $285.8 million (or .38 percent) during the contraction which extended from the first quarter of 1974 to the first quarter of 1975 due to departures from full employment. Previous econometric models incorrectly estimate both the short and long run impact of increased unemployment on OASDI outlays. Federal government estimates based on previous models suggest that a one percentage point increase in the unemployment rate lasting two years will increase outlays by .22 percent in the first year and .52 percent in the second year. The model developed in this study estimates that such an increase in unemployment will increase outlays by .06 percent in the first year and .23 percent in the second year. Previous models estimate that a three year increase in unemployment will continue to influence outlays for only one to two years after the unemployment rate is reduced. The model developed in this study estimates that outlays will be .37 percent higher in the third year after unemployment is reduced. Thus previous econometric models of OASDI overestimate the short run impact and underestimate the long run impact of increases in the unemployment rate.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,219 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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