In a setting with changing expectations, how should a discrepancy between a model of Multiplier and Accelerator and data be handled?

बदलती अपेक्षाओं वाली स्थिति में, multiplier and Accelerator के मॉडल और आँकड़ों के बीच अंतर को कैसे संभालना चाहिए?

Aassuming that institutions and incentives never affect outcomesयह मान लेना कि संस्थाएँ और प्रोत्साहन परिणामों को कभी प्रभावित नहीं करते BThe researcher should examine the distinction between accounting identities and behavioural relationships in the context of Multiplier and Accelerator.शोधकर्ता को Multiplier and Accelerator के संदर्भ में लेखांकन सर्वसमिकाओं और व्यवहारगत संबंधों के बीच अंतर की जाँच करनी चाहिए। Cassuming that a short-run result must also hold in the long runयह मान लेना कि अल्पकालीन परिणाम दीर्घकाल में भी अनिवार्य रूप से लागू होगा Dtreating a model's assumptions as universally true without checking themमॉडल की मान्यताओं को जाँचे बिना सार्वभौमिक सत्य मान लेना

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In a setting with changing expectations, how should a discrepancy between a model of Multiplier and Accelerator and data be handled?

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