The rationale for adopting inflation targeting : the case of Indonesia / Winang Budoyo.
Notice bibliographique
Résumé
In the wake of the New Order under Soeharto, Indonesia conducted a rehabilitation and stabilization programme to boost its economy that nearly collapsed. It started by implementing fixed exchange rate under the Bretton Woods. The collapse of Bretton Woods made many countries (including Indonesia) adopt crawling-peg exchange rate, where the exchange rate was the main tool to achieve intermediate targets (low unemployment rate, economic growth, etc.) and low inflation rates in the long run (exchange rate targeting). After years relying on intermediate targets by conducting short-term manipulation of monetary policy (monetary targeting) to achieve other goals, such as higher employment rate and output, in the early 1990s pioneered by Canada, Sweden, New Zealand, and Great Britain, they began to focus on the inflation rate itself. This was followed by some developing countries such as Brazil, Chile, Mexico, Poland, South Africa, and Czech Republic. Under this regime, the central bank has to announce a target for inflation in the medium term, and is responsible for achieving that target. To conduct this, the central bank must be operationally independent of government influence. Based on the experiences of some countries adopting Inflation Targeting, Indonesia has been trying to implement this policy. Due to some lacks in the initial conditions for conducting Inflation Targeting, Indonesia has not purely adopted this policy. Starting from 2000, the Board of Governors of Bank Indonesia started to implement this policy by projecting that the core inflation was between 3%-5%, with 2% inflationary impact of the government's price and incomes policy, over and above that target. This thesis analyses preparation of Bank Indonesia in adopting Inflation Targeting.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».