Residual Seasonality and Monetary Policy
Notice bibliographique
Résumé
Much recent discussion has suggested that the official real GDP data are inadequately adjusted for recurring seasonal fluctuations. A similar pattern of insufficient seasonal adjustment also affects the published data for a key measure of price inflation. Still, such residual seasonality in the published output and inflation statistics is unlikely to mislead Federal Reserve policymakers or adversely affect the setting of monetary policy. Almost all economic data exhibit seasonal fluctuations—changes that occur around the same time each year due to such things as normal weather variation and holiday schedules. Because such variation obscures the underlying cyclical movements of the economy, most economic data are reported on a seasonally adjusted basis. Recently, a number of commentators have argued that the seasonal adjustment of real GDP by the Bureau of Economic Analysis (BEA) is incomplete and understates growth early in the year (see, for example, Rudebusch, Wilson, and Mahedy 2015). Indeed, since 1990, average real GDP growth has been significantly slower during the first three months of each year than in the subsequent quarters. Such “residual seasonality ” in the published seasonally adjusted real GDP data should be taken into account when assessing the state of the economy. Accordingly, the very weak readings on real GDP for the first quarter of this year have been a concern to Federal Reserve policymakers as they try to discern
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».