A Balanced System of Industry Accounts for the U.S. and Structural Distribution of Statistical Discrepancy” BEA working paper
Notice bibliographique
Résumé
(Do not quote without permission) This paper describes and illustrates a generalized least squares (GLS) reconciliation method that can efficiently incorporate all available information on initial data in reconciling a large system of disaggregated accounts and can accurately estimate industry distribution of statistical discrepancy. The GLS reconciliation method is applied to reconciling the 1997 GDP-by-industry accounts and the Input-output accounts. The former measure GDP by industry using industry gross income, and the latter measure GDP by industry as the residual between gross output and intermediate inputs. The GLS method produced balanced estimates and estimated the industry distribution of the statistical discrepancy. The results show that using reliability to reconcile different accounts produces statistically meaningful balanced estimates. The study demonstrates that reconciling a large system of disaggregated accounts is empirically feasible and computationally efficient. ________ *This paper represents the author’s views and does not necessarily represent official positions of the Bureau of Economic Analysis. I would like to thank Professors Dale Jorgenson, Williams Nordhaus and other participants for their helpful comments at the BEA Advisory Committee Meeting on May 19, 2006. I would also like to thank Tarek M. Harchaoui from Statistics Canada for his excellent discussion and helpful comments at the 2006 NBER_CIRW summer workshop on July 19. Thanks also go to the participants during the presentation at the 2006 joint meetings of the American Statistical Association. I would like to express my appreciation to my colleagues at BEA for their comments on the paper and to all staff members at BEA who provided data and other assistance in this project. I would like to express my appreciation to Zhi Wang who brought up the discussion of the subject and helped with computer programs at the beginning stage of the project. 1 I.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».