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Enregistrement W7129185580

Estimation de variables macroéconomiques québécoises et guadeloupéennes à plus haute fréquence

2025· other· fr· W7129185580 sur OpenAlexaboutno aff
Christophe Nobila Wendyam Ouedraogo

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisRadio controlIndependent state
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les données macroéconomiques trimestrielles jouent un rôle central dans l’analyse précise du cycle économique. Ainsi, la disponibilité de séries temporelles à haute fréquence est essentielle. Au fil du temps, différentes méthodes de désagrégation temporelle, qui consistent à construire des estimations de haute fréquence à partir de séries de plus basse fréquence, ont été développées. On peut notamment citer la méthode de Chow et Lin (1971), à partir de laquelle une multitude d’approches de désagrégation temporelle ont été élaborées. Guay et Maurin (2015) ont ainsi proposé une procédure de désagrégation plus flexible que les méthodes traditionnelles, qu’ils ont prolongée par une extension dynamique. Dans ce mémoire, nous construisons, à l’aide de ces différentes méthodes, des estimations trimestrielles du PIB réel annuel du Québec et de la Guadeloupe, cette dernière ne disposant pas à ce jour de données officielles pour le PIB trimestriel. Avant d’appliquer ces méthodes, nous analysons les variables explicatives qui seront employées dans les modèles, car la qualité et la précision des estimations dépendent directement de leur choix. Les résultats obtenus pour le Québec montrent que les méthodes classiques (Chow–Lin, Fernandez, Litterman, Santos-Silva et Cardoso) produisent des séries fortement corrélées avec le PIB trimestriel publié par l’ISQ, tandis que les approches MIDAS offrent des performances globalement comparables lorsque l’indicateur est bien choisi. Dans le cas de la Guadeloupe, les estimations fondées sur l’octroi de mer et la TVA fournissent une trajectoire infra-annuelle cohérente du PIB réel, l’octroi de mer apparaissant comme l’indicateur le plus informatif. Enfin, à partir des séries trimestrielles construites, nous évaluons la performance des différentes méthodes par des analyses de corrélation et d’erreur de prévision, ce qui permet de comparer systématiquement les approches traditionnelles et celles basées sur MIDAS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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