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Estimating the U.S. output gap with state-level data

机译:使用状态级数据估算U.S.输出间隙

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摘要

This paper develops a method to estimate the U.S. output gap by exploiting the cross-sectional variation of state-level output and unemployment rate data. The model assumes that there are common output and unemployment rate trend and cycle components, and that each state's output and unemployment rate are subject to idiosyncratic trend and cycle perturbations. I estimate the model with Bayesian methods using quarterly data from 2005:Q1 to 2018:Q2 for the 50 states and the District of Columbia. Results show that the U.S. output gap reached about negative 4.6% around the years of the Great Recession and was about 0.9% in 2018:Q2.
机译:本文通过利用状态级输出和失业率数据的横截面变化,开发一种估计美国的方法。该模型假设存在共同的产出和失业率趋势和周期组成部分,并且每个州的产出和失业率都受到特殊趋势和周期扰动的影响。我从2005年的季度数据估算了贝叶斯方法的模型:Q1至2018:Q2为50个州和哥伦比亚地区。结果表明,美国产出差距达到了巨大经济衰退的多年达到了负面的4.6%,2018年的0.9%左右:Q2。

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