MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1483957424 · doi:10.1111/j.1540-5982.2007.00421.x

The Canadian macroeconomy and the yield curve: an equilibrium‐based approach

2007· article· en· W1483957424 sur OpenAlexaffvenueabout
René García, Richard Luger

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversité de MontréalCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYield curveEconomicsEconometricsTerm (time)Inflation (cosmology)Vector autoregressionPortfolioAffine term structure modelInterest rateMacroeconomicsFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The authors develop and estimate an equilibrium‐based model of the Canadian term structure of interest rates. The proposed model incorporates a vector‐autoregression description of key macroeconomic dynamics and links them to those of the term structure, where identifying restrictions are based on the first‐order conditions that describe the representative investor's optimal consumption and portfolio plan. A remarkable result is that the in‐sample average pricing errors obtained with the equilibrium‐based model are only slightly larger than those obtained with a far more flexible no‐arbitrage model. The gains associated with parsimony become obvious out‐of‐sample, where the equilibrium model delivers much more accurate predictions, especially for yields with longer‐term maturities. The preferred equilibrium model has impulse responses that are consistent with long‐term inflation expectations being anchored, so a surprise increase in inflation does not necessarily raise expectations of higher future inflation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,006 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économiqueMême sujetMonetary Policy and Economic ImpactTravaux en français237 207