News, intermediation eciency and expectations-driven boom-bust cycles
Notice bibliographique
Résumé
The years leading up to the great recession were a time of rapid innovation in the financial industry. This period also saw a fall in interest rates, and a boom in liquidity that accompanied the boom in real activity, especially investment. In this paper we argue that these were not unrelated phenomena. The adoption of new financial products and practices led to a fall in the expected costs of intermediation which in turn engendered the flood of liquidity in the financial sector, lowered interest rate spreads and facilitated the boom in economic activity. When the events of 2007-2009 led to a re-evaluation of the effectiveness of these new products, agents revised their expectations regarding the actual efficiency gains available to the financial sector and this led to a withdrawal of liquidity from the financial system, a reversal in interest rates and a bust in real activity. We treat the efficiency of the financial sector as an exogenous process and study the impact of news shocks regarding this process. Following the expectations driven business cycle literature, we model the boom and bust cycle in terms of an expected future efficiency gain which is eventually not realized. The build up in liquidity and economic activity in expectation of these efficiency gains is then abruptly reversed when agent's hopes are dashed. The model generates counter-cyclical movements in the spread between lending rates and the risk-free rate which are driven purely by expectations, even in the absence of any exogenous movement in intermediation costs.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».