CANVAS: A Canadian Behavioral Agent-Based Model
Notice bibliographique
Résumé
Economic models are valuable to central banks for conducting projection and policy analysis. The Bank of Canada’s current economic projection relies mainly on two complementary large-scale models—the Terms-of-Trade Economic Model (ToTEM) and the Large Empirical and Semi-structural model (LENS). However, introducing both household and firm differences at detailed levels and realistic behavior in these models can be challenging, both in theory and in practice. In this paper, we contribute to the development of Bank’s next generation of models with CANVAS, a Canadian behavioral agent-based model. We simulate individual behaviours of many different agents to provide an overall picture of the Canadian economy. CANVAS improves on earlier models in three ways: introducing household and firm differences at individual level, moving beyond rational expectations by incorporating realistic behaviours of real people and business, and modelling the Canadian production network. Finer details of difference (on demographic data like sex, age, occupation, and household balance sheets) can help policy-makers understand households’ consumption and employment decisions. By modelling the strategic price setting behaviour of individual firms with the lab and survey evidence, we also capture inflation dynamics through factors such as demand, supply, and expectation. The network structure in CANVAS connects agents’ different characteristics and their behaviour, putting it among the first class of macroeconomic agent-based models that can compete with benchmark models in out-of-sample forecasting performance. These features make CANVAS a distinct complement to the current models, with greater ability for forecasting and policy analysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».