University, Humboldt University and the Université de Montréal for useful comments. We also
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In deciding the monetary policy stance, central bankers need to evaluate carefully the risks the current economic situation poses to price stability. We propose to regard the central banker as a risk manager who aims to contain inflation within prespecified bounds. We develop formal tools of risk management that may be used to quantify and forecast the risks of failing to attain that objective. We illustrate the use of these risk measures in practice. First, we show how to construct genuine real time forecasts of year-on-year risks that may be used in policy-making. We demonstrate the usefulness of these risk forecasts in understanding the Fed’s decision to tighten monetary policy in 1984, 1988, and 1994. Second, we forecast the risks of worldwide deflation for horizons of up to two years. Although recently fears of worldwide deflation have increased, we find that, as of September 2002, with the exception of Japan there is no evidence of substantial deflation risks. We also put the estimates of deflation risk for the United States, Germany and Japan into historical perspective. We find that only for Japan there is evidence of deflation risks
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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 | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,371 | 0,052 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».