A Forecasting Model of Federal Purchases of Goods and Services
联邦商品与服务采购的预测模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究联邦采购预测，并以预算建议的分布滞后刻画宏观序列关系。
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联邦商品与服务采购的预测模型
- 研究问题
- 在总统预算建议可近似国会拨款的假设下，过去商品与服务预算建议的时间路径能否用于预测联邦采购支出？
- 方法与思路
- 作者用 Koyck 或 Pascal 分布滞后描述预算建议向采购支出的传导时间，并将两种滞后结合构造预测系统。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，其最佳组合系统在一九六〇和一九六一财政年度的预测误差分别为 −2.03% 和 1.10%，并认为预算滞后有用。
- 阅读关注点
- 应核对预算建议近似拨款的证据、滞后模型设定、预测时可用信息，以及误差定义、比较基准和模型选择方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；只列两个年度误差，未说明验证设计，不能据此判断长期预测优势或当前适用性。
原文摘要
The principal assumption underlying the model is that Presidential budget recommendations [only for goods and services] are an adequate approximation to Congressional appropriations. This implies that Federal purchases depend on the past stream of budget recommendations. It is suggested that the time shape of this past stream be represented by Koyck and/or Pascal distributed lags. Our best forecasting system, which combines Koyck and Pascal distributions, results in forecast errors of −2.03 per cent for fiscal 1960 and 1.10 per cent for fiscal 1961. We conclude that a distributed lag in budget recommendations for goods and services is extremely useful for forecasting Federal purchases.