Датиране и прогнозиране на икономическия цикъл на България
Notice bibliographique
Résumé
Целта на настоящото изследване е да датира икономическия цикъл на България и да създаде модел за прогнозирането му. Обект на изследването са детерминантите на фазата на икономическия цикъл на България за периода от първото тримесечие на 2003 до третото тримесечие на 2015 г. Предмет на изследване е въздействието на лихвения спред, цените на петрола, новоиздадените разрешителни за строителство, индекса Sofix, доверието в промишления сектор и БВП на страните от Еврозоната върху фазата на икономическия цикъл. Използвана е методологията логистична регресия на времеви редове. Всички променливи оказват статистическо значимо влияние върху фазата на икономическия цикъл и посоката на това влияние съответства на теоретичните очаквания. Dating and Forecasting Bulgaria’s Business Cycle The goal of this article is to date Bulgaria’s business cycle and create a model for forecasting it. The objects of the article are the determinants of Bulgaria’s business cycle phases from the first quarter of 2000 to the second quarter of 2016. The subject of the study is the influence of the interest spread, oil prices, building permits, the stock market index Sofix, the confidence in industrial sector and the GDP of the euro area countries on business cycle phases. The methodology logistic regression of time series has been used. All variables have a significant impact on business cycle phases and the direction of impact corresponds to theoretical expectations.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,012 |
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 ».