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Enregistrement W1593966780 · doi:10.3386/w16516

Cascades in Networks and Aggregate Volatility

2010· article· en· W1593966780 sur OpenAlex

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

RevueNational Bureau of Economic Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueComplex Systems and Time Series Analysis
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolatility (finance)EconometricsMonetary economicsEconomicsShock (circulatory)Aggregate supplyAggregate (composite)Aggregate demandMonetary policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide a general framework for the study of cascade effects created by interconnections between sectors, firms or financial institutions. Focusing on a multi sector economy linked through a supply network, we show how structural properties of the supply network determine both whether aggregate volatility disappears as the number of sectors increases (i.e., whether the law of large numbers holds) and when it does, the rate at which this happens. Our main results characterize the relationship between first order interconnections (captured by the weighted degree sequence in the graph induced by the input-output relations) and aggregate volatility, and more importantly, the relationship between higher-order interconnections and aggregate volatility. These higher-order interconnections capture the cascade effects, whereby low productivity or the failure of a set of suppliers propagates through the rest of the economy as their downstream sectors/firms also suffer and transmit the negative shock to their downstream sectors/firms. We also link the probabilities of tail events (large negative deviations of aggregate output from its mean) to sector-specific volatility and to the structural properties of the supply network.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,214 · 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