Measuring and Comparing Business-Cycle Features
商业周期特征的度量与比较AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究美国 GDP 的单变量宏观时间序列模型及其商业周期特征。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
商业周期特征的度量与比较
- 研究问题
- 评价单变量宏观时间序列模型时，除常规模型选择准则外，能否通过其再现美国商业周期持续时间和振幅的能力判断模型适切性？
- 方法与思路
- 作者提出若干检验性检查，比较单变量统计模型生成的周期持续时间与振幅同美国 GDP 数据的对应特征，并比较非线性模型与简单 ARIMA 模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，许多常用实际 GDP 对数的非线性模型，在再现这两项周期特征上并不优于简单的 ARIMA(1,1,0) 模型。
- 阅读关注点
- 应核对周期阶段的划分规则、持续时间与振幅的定义、模型估计及生成数据的方法，以及比较结论的不确定性和稳健性。
- 阅读边界
- 仅依据所给 RePEc 出版社摘要；样本时期、检查统计量与比较细节未说明，所述结论只针对周期特征，不能外推为总体模型优劣。
原文摘要
Since the extensive work by Burns and Mitchell, many economists have interpreted economic fluctuations in terms of business-cycle phases. Given this, the authors argue that, in addition to usual model-selection criteria currently used in the profession, the adequacy of a univariate macroeconomic time series model should be based on its ability to replicate two important business-cycle features of the U.S. data-duration and amplitude. The authors propose several checks for whether univariate statistical models generate business-cycle features observed in U.S. gross domestic product (GDP) and find that many popular nonlinear models for the log of real GDP are no better at replicating the duration and amplitude features of the data than a simple ARIMA (1, 1, 0).