The Leading Indicator Properties of Surveyed Consumer Attitudes and Buying Intentions
Notice bibliographique
Résumé
The author attempts to discover whether the Conference Board of Canada's Survey of Consumer Buying Intentions is a useful leading indicator of consumer durable expenditure. Two aspects of the Survey are considered separately, the overall Index of Consumer Attitudes and the various buying intentions questions. Both are tested using bivariate reduced form Granger techniques and structural models of consumer behaviour. The results of the tests indicate that movements in the Index of Consumer Attitudes do tend to lead movements in durables expenditure by one quarter. This conclusion holds whether one uses the actual published Index, a variant including neutral responses, or a filtered version of the Index, where the filtered version is calculated as in a number of American studies. The relationship is especially significant for expenditures on automobiles and parts. There is little indication, however, that buying intentions as recorded in the Survey are useful leading indicators of subsequent consumer behaviour. Only in the furniture and floor coverings category is there a significant positive relationship between intentions and expenditure, and it is contemporaneous. One reason is that, while the Survey indicates what proportion of households intend to purchase certain items, it does not measure relative values of the intended purchases. Thus, a failure to link buying intentions with future expenditure is not an indictment of the accuracy or the validity of the Survey in its own terms.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».