Measuring the Output Gap using Large Datasets
利用大型数据集测量产出缺口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：摘要明确以动态因子模型处理宏观序列的共同波动、非平稳性及长期增长漂移。
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利用大型数据集测量产出缺口
- 研究问题
- 如何利用大量美国宏观指标测量产出缺口，同时容纳共同波动、非平稳性，以及长期产出增长率随时间缓慢漂移？
- 方法与思路
- 作者构建并估计动态因子模型，将上述宏观数据特征纳入框架，以大量指标共同提供的信息形成产出缺口度量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称美国经济从上世纪九十年代中期至 2008 年高于潜在水平，且 2018 年第四季度劳动力市场比商品服务市场更紧。
- 阅读关注点
- 应核对潜在产出与缺口的识别、非平稳和增长漂移的处理，以及数据修订、实时可用性和估计不确定性对结论的影响。
- 阅读边界
- 摘要未说明模型归一化、实时评估或不确定性区间；这些历史判断依赖所提度量，不能直接视为潜在产出的已知事实。
原文摘要
Abstract We propose a new measure of the output gap based on a dynamic factor model that is estimated on a large number of U.S. macroeconomic indicators and which incorporates relevant stylized facts about macroeconomic data (comovements, nonstationarity, and the slow drift in long-run output growth over time). We find that (1) from the mid-1990s to 2008, the U.S. economy operated above its potential and (2) in 2018:Q4, the labor market was tighter than the market for goods and services. Because it is mainly data-driven, our measure is a natural complementary tool to the theoretical models used at policy institutions.