Reserve Bank of Australia The Long and Large Decline in U.S. Output Volatility
Notice bibliographique
Résumé
second started in 1991 and, although showing signs of faltering, has recorded its fortieth quarter as this volume goes to press and is already the longest U.S. expansion on record. One view is that these two long expansions are simply the result of luck, of an absence of major adverse shocks over the last twenty years. We argue that more has been at work, namely, a large underlying decline in output volatility. Furthermore, we contend, this decline is not a recent development—the by-product of a “New Economy ” or of Alan Greenspan’s talent. Rather it has been a steady decline over several decades, which started in the 1950s (or earlier, but lack of consistent data makes this difficult to establish), was interrupted in the 1970s and early 1980s, and returned to trend in the late 1980s and the 1990s. 1 The magnitude of the decline is substantial: the standard deviation of quarterly output growth has declined by a factor of three over the period. This is more than enough to account for the increased length of expansions. We thank Benjamin Friedman for his comments, as well as Robert Solow and participants in the MIT macro lunch. This paper builds on John Simon’s doctoral thesis (Simon, 2000). The views expressed are our own and should not be attributed to the Reserve Bank of
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,037 |
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 ».