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Enregistrement W6927598497 · doi:10.34989/tr-18

Simulation Analysis of a Model Based on the Life-Cycle Hypothesis

2024· article· en· W6927598497 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBank of Canada Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Science and Information Systems
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggregate (composite)Representation (politics)Consumption (sociology)Econometric modelPopulationSet (abstract data type)Order (exchange)Yield (engineering)Aggregate data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was undertaken in order to provide better insight into the dynamics of the life-cycle model and to develop a set of quantitative relationships that model the behaviour of macroeconomic aggregates. To begin, a microeconomic model was constructed which could to a certain extent, reproduce behaviour patterns based on the life-cycle hypothesis and, with the aid of observed data on the Canadian population structure, generate a number of macroeconomic variables implied by this behaviour. The dynamics of this model were then examined in a number of simulations in which the effects of variations in population structure, as well as developments in incomes and the interest rate were analyzed. In a third step, we attempted to estimate certain standard consumption functions using the aggregate data generated by the model. While the estimates we obtained met current econometric criteria, these functions, especially where the interest rate was concerned, did not adequately reproduce the model used to generate the data. Finally we tested other formulations which seemed likely to yield a more acceptable representation of the basic model. This exercise, however, proved disappointing. In conclusion, it was ascertained that the study will have to be further refined in order to integrate into the macroeconomic formulations certain adjustments that would take into account demographic variations as well as the intertemporal substitution effect.

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 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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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