Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
このデータセットは、フィラデルフィア連邦準備銀行の州同時指数と、景気循環日付付けのためのブライ・ボシャン法を用いて構築されました。オワイヤン、ピガーらの伝統に沿って、景気循環は州レベルで計算されており、これにより、異なる州に存在するさまざまな地域やセクターの景気後退時期を調べるための興味深い分析の機会が提供されます。大都市統計圏（MSA）レベルのデータは、セントルイス連邦準備銀行のFREDウェブサイトで入手可能な経済同時指数を利用し、『大都市の景気循環』（アリアスら、2016年）に記載されている非パラメトリックアルゴリズムの変形を用いて、MSAレベルの景気後退の日付を付けています。
内容
このデータは1982年から2018年までのもので、経済が景気後退中かどうかを含んでおり、観測値には先行きと過去のデータも利用可能です。さらに、セントルイス連邦準備銀行のFREDのさまざまなシリーズ、例えばミシガン大学消費者信頼感指数やブレント原油の世界価格などが結合されています。また、セクター分析のために、2012年の異なる北米産業分類体系（NAICS）グループの付加価値率も含まれていますが、これに関する経時的なより良いデータがあれば有益です。産業に関するファイルはこの問題を改善しようとしていますが、利用可能な年数は少なくなっています。
謝辞
このデータセットに使用された多くのデータを収集し、公開してくれたフィラデルフィア連邦準備銀行とセントルイス連邦準備銀行の研究者たちに特別な感謝を申し上げます。
着想
私は、景気循環日付付けを州レベルとMSAレベルにまで拡張しようと試みた研究者たちに触発されました。地域の景気循環日付付け手法により、景気後退の要因や、産業構成が州やMSAの景気後退に対する「耐性」にどのように影響するかを、より堅実に理解することができます。これは、顧客の地理的分散に基づいて企業の景気循環リスクを重み付けするためのアプリケーションや、地域の予測が成功すれば地域の政策立案者にも役立つ可能性があります。
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