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Enregistrement W1558279946

Leland & Pyle Meet Foreign Aid? Adverse Selection and the Procyclicality of Financial Aid Flows

2003· article· en· W1558279946 sur OpenAlex
Stéphane Pallage, Michel A. Robe

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCahiers de recherche · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinanceEquity (law)SubsidyAdverse selectionInnovative financingEconomicsExternal financingBusinessDeveloping countryMonetary economicsEconomic growthMarket economyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Official development assistance (grants and subsidized loans from foreign aid agencies) is the main source of external finance in developing countries. These financial aid flows are positively correlated with the recipients' business cycles, which is puzzling because it reinforces already strong and costly macroeconomic fluctuations in the recipient countries. We propose an explanation related to a familiar corporate finance theory of inside equity commitments. We assume that donor agencies and recipient governments value projects differently, and that donors know less than recipients do about projects. We show that donors can make an aid recipient idientify high-return projects by conditioning aid on the recipient's committing some of its own funds to the selected projects. This commitment makes recommending bad projects costly. Contributing "counterpart funds" is more difficult during economic downturns, however - which leads to aid procyclicality. This simple model of investment financing and aid provision produces aid contracts consistent with those used by aid agencies, rationalizes observed aid flow patterns, and yields a rich set of testable empirical predictions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,275 · 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