Inflation targeting and private sector forecasts
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Transparency is one of the biggest innovations in central bank policy of the past quarter-century. Modern central bankers believe that they should be as clear about their objectives and actions as possible. This notion arises from the view that policymakers should be a source of stability, not a source of noise, with the economy and markets responding to data and not to the policymakers themselves. Inflation targeting is one of the first and most comprehensive implementations derived from this view. As a framework for monetary policy, inflation targeting involves ‘the public announcement of medium-term numerical targets for inflation [and] increased transparency of the monetary policy strategy through communication with the public and the markets about plans, objectives, and decisions of the monetary authority’ (Mishkin 2002: 361). The result is not just clearly understood and published numerical targets, but also inflation reports that explain past and likely future actions. Most economists believe that greater transparency is beneficial (see, for example, the surveys by Geraats 2002, Carpenter 2004, Dincer and Eichengreen 2007 and Walsh 2007). Transparency is not nudity, however. Understanding policymakers' contingency plans does not mean laying the policymaking process bare for all to see. Monetary policymakers should not put cameras in the meeting room. There are clear limits. What are they?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».