Is Economic Activity in the G7 Synchronized? Common Shocks versus Spillover Effects
Notice bibliographique
Résumé
This Paper analyses the co-movement in activity, measured by GDP and industrial production, between the G7 countries for the period 1972-2002. For that purpose, a dynamic factor model is estimated using Kalman Filtering techniques. In addition to separating common and country-specific - idiosyncratic - developments of output, we try to identify the causes underlying the observed co-movement: to what extent is it driven by common shocks and to what extent can cross-country/cross-area spill-over effects account for the observed co-movement? We find that the output developments in G7 countries are driven to a substantial extent by common dynamics. A significant part of the co-movement, especially in the first half of the sample, can be explained by developments in the price of oil, an important and easily identifiable common shock. The analysis suggests that, in addition, area-specific common factors play an important role, separating the sample into a North American (US, Canada) and a continental European (France, Germany, Italy) area, with the UK and Japan being somewhat separate from these areas. We find that developments in the North American factor have a strong lagged impact on the continental European factor, while the reverse is not true. Furthermore, the strength of the cross-area spillovers from America to Europe appears to have become stronger over the sample period, suggesting that international linkages have increased in the process of globalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».