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The role of age-structured education data for economic growth forecasts

机译:年龄结构化的教育数据在经济增长预测中的作用

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摘要

This paper utilizes for the first time age-structured human capital data for economic growth forecasting. We concentrate on pooled cross-country data of 65 countries over six 5-year periods (1970-2000) and consider specifications chosen by model selection criteria, Bayesian model averaging methodologies based on in-sample and out-of-sample goodness of fit and on adaptive regression by mixing. The results indicate that forecast averaging and exploiting the demographic dimension of education data improve economic growth forecasts systematically. In particular, the results are very promising for improving economic growth predictions in developing countries.
机译:本文首次将年龄结构化的人力资本数据用于经济增长预测。我们集中于65个国家/地区在六个5年期间(1970-2000年)中收集的跨国数据,并考虑了模型选择标准,基于样本内和样本外拟合优度的贝叶斯模型平均方法选择的规范以及通过混合进行自适应回归。结果表明,对教育数据的人口平均进行平均预测并加以利用,可以系统地改善经济增长预测。特别是,该结果对于改善发展中国家的经济增长预测非常有希望。

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