AN ECONOMETRIC MODEL OF THE CYCLICAL SENSITIVITY OF OASDI OUTLAYS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».